从鸡群算法看群体智能算法的发展趋势

董学超 华北理工大学以升创新教育基地

从鸡群算法看群体智能算法的发展趋势

董学超 华北理工大学以升创新教育基地

分析比较各种群智能算法的特点，并重点研究了鸡群算法的特异性特征，总结出鸡群算法具有群体中个体角色分类、演变、竞争合作的新型特征。立足于鸡群算法，分析预测未来群智能算法将蓬勃发展，求解更方便、准确，涉及领域更多，应用前景十分广阔。

鸡群算法 群智能算法 发展趋势 综合论述

随着经济与社会发展，大型问题样本情况（问题有较多类型的已知数据）的产生以及越来越多的优化与非确定性结果问题的求解需求使得群智能优化算法得到了快速发展。近十年来，各种群智能算法不断被提出，对已有群智能算法的改进与优化也一直在进行。粒子群、蚁群和鱼群等群智能算法广泛应用于各种实际问题，并取得了很好的效果。

2014年，一种新型群智能算法——鸡群算法被提出，深化了群智能发展。本文立足于鸡群算法，与传统的群智能算法进行对比，分析其优势，并对群智能算法的发展进行了展望预测。

1 群智能算法

群智能算法是通过模拟生物群体解决实际问题的一类仿生算法。对群体中单一个体的规则进行设定，个体状态按照设定规则随机变化，同时与其他个体相互影响，最终使群体系统呈现一定的规律性。群智能算法广泛应用在寻找最优解、信号模拟、图像处理、工程优化等大量理论与实际问题中，并能在可接受的精度范围内求得令人满意的结果。

1.1 鸡群算法

鸡群算法是模拟具有等级制度的鸡群寻找食物的过程而研究出的一种群智能算法。鸡群中存在着公鸡、母鸡和小鸡三种不同的群体，三个群体在觅食过程中的能力和食物支配地位不同，从而对应的算法区间搜索范围也有所区别。觅食过程是一个竞争与合作共存的过程，随时间变化，个体角色也会改变，小鸡会成长为大鸡，提高了算法的适应范围和适应度。

1.2 群智能算法的算法特征

群智能算法基本原理是通过大量的简单个体实现有序的结果以解决复杂问题，基本按以下流程运行：随机生成一定规模的具有无序个体的初始种群；种群中个体按照算法对应的规则进行更新（状态发生改变）；在个体更新和群体中个体相互作用的影响下，经过一定时间，群体最终基本稳定于某一状态，出现有序的有意义的状态结果。

1.3 鸡群算法相对于传统群智能算法的特异性

相比于传统智能算法，鸡群算法在以下方面取得了突破：种群角色进行了区分，公鸡、母鸡和小鸡的不同个体角色具有不同的特征和状态更新策略，能够适应复杂的实际问题需求；不同角色之间既存在支配关系，又存在竞争关系，算法运行效率高，结果收敛速度快；群体发展一定代数后，种群角色会发生变化，小鸡会成长为大鸡，避免了算法运行受到前期偶然因素的误导，从而大大提高了算法的灵活性和准确性。

2 群智能算法发展趋势

综合分析各种应用广泛的群智能算法，并重点研究鸡群算法后，对未来群智能算法的发展趋势进行合理展望：

①群智能算法将应用于更多更复杂的实际问题中。鸡群算法的产生大大增加了群智能算法解决复杂问题的能力，将会带动更多实际问题的群智能算法的求解应用。

②群智能算法的求解精度将被进一步提高。鸡群算法的个体角色分类策略将被沿袭，并且得到进一步的发展和应用。

③更多更优秀的群智能算法将被发现。鸡群算法提出了等级制度生物群体的仿生策略，自然界中存在猴群、雁群等大量具有等级的生物群体和烟花、浪花等非生物群体，可为群智能算法提供发展思路。

④用大量群体中简单的无序个体进行模拟，由演变后的群体特征得到问题结果的根本思路不会改变。优化与改进方法不会违背以上基本策略，从而保证算法的简单方便和准确性。

3 结语

本文对各种应用广泛的群智能算法进行了比较，重点分析了新型的鸡群算法的特异性特征，立足于鸡群算法的突破，大胆预测了未来群智能算法的发展趋势。群智能算法在未来将用于解决更多更复杂的问题，求解方便，结果可信，应用前景非常广阔。

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