包括自然启发和生物启发优化的全面分类：灵感与算法行为、批判性分析和建议（2020年至2024年）

Core Concepts

本文提出了两个全面的分类法,一个基于生物相似性原理,另一个基于与种群模型迭代相关的操作方面。这些分类法使研究人员能够根据两个标准将现有的算法开发划分为明确的类别:灵感来源和每个算法展现的行为。

Abstract

本文提出了两个全面的分类法来组织自然启发和生物启发优化算法: 基于算法的自然或生物灵感对其进行分类,使得给定一个特定的算法,我们可以快速而无歧义地找到其类别。这一分类的目的是允许对文献中不断涌现的求解器进行轻松分组。 根据算法的行为,即它如何为要优化的函数生成新的候选解,对审查的算法进行分类。我们的目的是将具有相似行为的算法分组在一起,而不考虑其启发式隐喻。 这种双重标准分类对研究人员很有用。第一个有助于根据灵感来源对不同提议进行分类,而第二个则提供了关于它们的算法相似性和差异的有价值信息。这种双重分类允许研究人员在适当的背景中识别每一个新的提议。 我们对这两种分类法进行了批判性检查,以分析在一种分类法中归类在同一类别中的算法在另一种分类法中的分类。接下来发现的相似性将允许发现最有影响力的元启发式算法,其行为已启发了许多其他自然和生物启发的提议。 这些研究任务提供了进行全面双重分析的几个见解: 第一个分析关注分类法。具体而言,我们提供了几项建议,以改善这一领域的研究实践。自然启发提议的数量激增可被视为该领域活跃状态的一个症状;然而,其急剧发展表明,研究工作还应投资于新的行为差异和在实际问题中的可验证性能证据。 第二个分析深入探讨了生物启发优化的批判性视角。它讨论了近年来在该领域确定的优势、弱点和挑战,同时也强调了未来生物启发优化发展的潜力。

Stats

生物启发优化算法数量从最初的323个增加到2024年4月的518个。 在所有审查的算法中,最大的类别是群体智能(53.48%),其次是物理和化学类别(14.67%)。

Quotes

"生物启发优化已经引起了文献中的重大关注。这个算法家族模仿自然中观察到的各种生物过程,以有效地解决复杂的优化问题。" "自然和生物启发算法的激增,伴随着大量的应用、工具和指南,突显了这个领域日益增长的兴趣。" "我们相信,这种双重标准分类对研究人员来说是非常有用的。第一个有助于根据灵感来源对不同提议进行分类,而第二个则提供了关于它们的算法相似性和差异的有价值信息。"

Key Insights Distilled From

Comprehensive Taxonomies of Nature- and Bio-inspired Optimization: Inspiration versus Algorithmic Behavior, Critical Analysis and Recommendations (from 2020 to 2024)

by Dani... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2002.08136.pdf

Deeper Inquiries

生物启发优化算法在未来的发展趋势是什么?

生物启发优化算法在未来的发展趋势包括以下几个方面： 更多的算法提出和应用：随着对生物启发优化算法的研究不断深入，预计未来会有更多新的算法被提出，并在各个领域得到广泛应用。 跨学科研究的增加：生物启发优化算法将会与其他学科如计算机科学、生物学、数学等领域进行更深入的交叉研究，促进算法的创新和发展。 实际问题的解决：未来生物启发优化算法将更多地应用于解决实际的复杂问题，如工程优化、数据分析、智能系统等领域，为现实生活带来更多的价值。 性能和效率的提升：随着技术的不断进步，生物启发优化算法的性能和效率将得到进一步提升，使其在大规模问题和高维空间中表现更加出色。

生物启发优化算法中存在的方法论问题如何克服?

生物启发优化算法中存在的方法论问题可以通过以下方式来克服： 建立严格的实验设计：确保实验过程的可重复性和可验证性，包括参数设置、实验环境等方面的详细记录和报告。 比较和评估标准的统一：制定统一的评估标准和比较方法，以确保不同算法之间的公平比较和评估。 理论基础的加强：加强对生物启发优化算法背后原理的理解和研究，以提高算法设计的科学性和可靠性。 与实际问题结合：将生物启发优化算法与实际问题相结合，注重解决实际应用中的挑战和需求，从而验证算法的有效性和实用性。

生物启发优化算法在人工智能领域的应用前景如何?

生物启发优化算法在人工智能领域有着广阔的应用前景，包括但不限于以下方面： 智能系统优化：生物启发优化算法可以用于优化智能系统的设计和性能，如神经网络优化、参数调整等方面。 数据挖掘和分析：在大数据时代，生物启发优化算法可以应用于数据挖掘和分析，帮助发现数据中的模式和规律。 智能决策支持：生物启发优化算法可以用于智能决策支持系统的设计，帮助解决复杂的决策问题和优化策略。 自动化和智能控制：生物启发优化算法可以应用于自动化系统和智能控制领域，提高系统的自适应性和智能化水平。