仿生的群体智能算法总结之二(十种)
群体智能算法是一类通过模拟自然界中的群体行为来解决复杂优化问题的方法。以下是10种常见的群体智能算法,接上文https://blog.csdn.net/lzm12278828/article/details/144933367仿生的群体智能算法总结之一(十种)-CSDN博客https://blog.csdn.net/lzm12278828/article/details/144933367 :
| 编号 | 算法名称(英文) | 算法名称(中文) | 年份 | 作者 |
| 11 | Migrating Birds Optimization (MBO) | 候鸟优化算法 | 2012 | Duman等人 |
| 12 | Wolf Pack Algorithm (WPA) | 狼群算法 | 2013 | 吴虎胜等人 |
| 13 | Pigeon-inspired Optimization (PIO) | 鸽群算法 | 2014 | 段海滨教授等人 |
| 14 | Grey Wolf Optimizer (GWO) | 灰狼优化算法 | 2014 | Mirjalili等人 |
| 15 | Bird Swarm Algorithm (BSA) | 鸟群算法 | 2015 | Xian-Bing Meng等人 |
| 16 | Dragonfly Algorithm (DA) | 龙蝇算法 | 2015 | Seyedali Mirjalili等人 |
| 17 | Elephant Herding Optimization (EHO) | 大象游牧优化算法 | 2016 | Wang等人 |
| 18 | Whale Optimization Algorithm (WOA) | 鲸鱼优化算法 | 2016 | S. Mirjalili等人 |
| 19 | Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) | 蝗虫优化算法 | 2017 | Saremi等人 |
| 20 | Beetle Antennae Search (BAS) | 天牛须搜索算法 | 2017 | Jiang等人 |
相关思维导图如下:

1. 候鸟优化算法(Migrating Birds Optimization, MBO):
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