1。绪论

研究背景和意义

在我们的日常生活中，我们经常会遇到一些问题，这些问题有许多的解决方法，我们要在这些方法中挑选出一个最好的方法使这个问题能够更加快捷、省时省力得解决。这种情况就是我们所说的优化问题。但是最好的方法，顾名思义也就是最优解，这个答案是由问题来决定的。论文网

用数学的语言来归纳什么是最优解：满足一定的条件下，寻找一组合适的单数来满足某些要求。即

其中σ=f(X)是目标函数， S为约束域，g_i (X)是约束函数，X为n维的优化变量[13]。

在我们的日常生活中，优化问题应用于国防、农业、交通、通信、材料、化工、经融等领域，但这仅仅是一小部分，其还广泛应用于一些还是我们通常所说的高精尖领域。举几个最简单的例子：我们平时打电话的时候就是在做路径选择来达到最快接通；我们平时上班高峰出行也要通过选择路线来使自己最快到达目的地；在夏季电力供应的时候也要通过优化输送方案来满足我们正常使用的要求[10]。我们从中也悟出了许多办法来解决这些优化问题，但是这里许多方法都是我们长辈留给我们的经验，告诉我们这样能更有效率，这样能更节省时间，并且许多解决方案并没有普遍性，只能针对特定问题给出特定的解决办法。所以我们需要研究优化算法来求解某些复杂的问题。

优化算法是人们利用科学数学理论为基础来得出的一种能优化问题的方法。从古至今，优化算法一直就是人们关注的重点，从牛顿发明微积分后更是让科学家在这方面有了更大的进步，当时便诞生了许多传统的优化算法，比如：线性规划、动态规划、整数规划、二次规划，带约束和不带约束条件等[3]。

但是传统优化算法有很多局限性，主要原因在于传统算法一般都针对结构化的问题，需要明确的问题和条件；传统优化算法大部分都是属于凸优化范畴，在多极值情况下容易陷入局部最优导致无法从全局找到最优点；传统优化算法一般也是一个确定的算法，有固定的参数和结构，而实际情况中往往都是随机性的事件较多，所以传统优化算法在实际利用过程中无法起到很好的效果[5]。

但是随着仿生学的出现，人们在各个行业都开始寻找起自然界所表现出的智能现象，从中找到规律来帮助各自的行业。优化算法领域也找到了许多这样的情况，比如蚁群、鸟群、萤火虫、蜂群、等群居的生物群体，他们在运作时体现出的团队合作能力以及组织调配能力成为了智能算法所要模仿的基础。

自然生物学中科学家对群众智力行为的数学建模与模拟得到了群体智能。 在这些个人群体中，一般情况下结构相对简单，但个人之间的智慧行为相互作用所显示的集体行为却是非常复杂，很难从简单的个体行为中推断出来。 例如，蚁巢建筑的复杂性是个体蚂蚁不可能实现的；通过跳舞，蜜蜂可以寻找最佳的觅食方法;  通过声光通信鸟群能找到最佳栖息地等[12]。 大自然的魔力为解决大规模和复杂的优化问题提供了一种新的思维方式。

与传统的优化算法不同，群体智能优化是一种概率搜索算法。 当失去全局搜索能力时，群体智能优化不像局部极值中的确定性算法，并行扩展和组合操作，优化算法非常适合复杂优化问题的需求[15]。因此，集团智能优化研究成为解决大规模问题的重要方法，对群体智能优化理论的研究及其在各种问题中的应用具有重要的实际意义。

常见的智能优化算法蚁群算法

蚁群算法是一种群体智能算法，由Dorigo于1990年代根据蚂蚁觅食的原理设计。 在蚂蚁的觅食过程中，通过个体的信息素这种化学物质来设置和追踪的行为来联系彼此。