自然启发优化算法简要综述
摘要：群体智能和受生物启发的算法是自然界启发的新算法发展中的热门话题。这些受自然启发的元启发式算法可以基于群体智能、生物系统、物理系统和化学系统。因此，根据灵感的来源，这些算法可以被称为基于群体智能、受生物启发的、基于物理的和基于化学的。尽管并非所有算法都高效，但有少数算法已被证明非常高效，因此成为解决实际问题的流行工具。一些算法的研究还不充分。本综述的目的是提供一份相对全面的文献中所有算法的列表，以激发进一步研究的灵感。
作者：Iztok Fister Jr., Xin-She Yang, Iztok Fister, Janez Brest, Duv{s}an Fister
论文ID：1307.4186
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2013-07-17