智能算法的亚群优化策略综述

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2023030380

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (3): 819-830.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030380

智能算法的亚群优化策略综述

杜晓昕(), 周薇, 王浩, 郝田茹, 王振飞, 金梅, 张剑飞

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院，黑龙江齐齐哈尔 161006

收稿日期:2023-04-11 修回日期:2023-06-06 接受日期:2023-06-08 发布日期:2023-07-12 出版日期:2024-03-10
通讯作者: 杜晓昕
作者简介:周薇（1999—），女，河北保定人，硕士研究生，主要研究方向：群智能优化算法
王浩（1996—），男，河南商丘人，硕士研究生，主要研究方向：智能优化算法
郝田茹（1998—），女，山西吕梁人，硕士研究生，主要研究方向：群智能优化算法
王振飞（1999—），男，山东潍坊人，硕士研究生，主要研究方向：群智能优化算法
金梅（1977—），女，辽宁鞍山人，讲师，硕士，主要研究方向：数据库、数据分析
张剑飞（1974—），男，黑龙江齐齐哈尔人，教授，博士，主要研究方向：深度学习。
基金资助:
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费自然科学类青年创新人才项目(145209206)

Survey of subgroup optimization strategies for intelligent algorithms

Xiaoxin DU(), Wei ZHOU, Hao WANG, Tianru HAO, Zhenfei WANG, Mei JIN, Jianfei ZHANG

School of Computer and Control Engineering，Qiqihar University，Qiqihar Heilongjiang 161006，China

Received:2023-04-11 Revised:2023-06-06 Accepted:2023-06-08 Online:2023-07-12 Published:2024-03-10
Contact: Xiaoxin DU
About author:ZHOU Wei， born in 1999， M. S. candidate. Her research interests include swarm intelligent optimization algorithm.
WANG Hao， born in 1996， M. S. candidate. His research interests include swarm intelligent optimization algorithm.
HAO Tianru， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include swarm intelligent optimization algorithm.
WANG Zhenfei， born in 1999， M. S. candidate. His research interests include swarm intelligent optimization algorithm.
JIN Mei， born in 1977， M. S.， lecturer. Her research interests include database， data analysis.
ZHANG Jianfei， born in 1974， Ph. D.， professor. His research interests include deep learning.
Supported by:
Natural Science Young Innovative Talent Project in Basic Scientific Research Funds for Colleges and Universities of Heilongjiang Province(145209206)

摘要/Abstract

摘要：

群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径，随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中，对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段，能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力，已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用，对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查，阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后，总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

关键词: 粒子群优化算法, 群智能算法, 动态亚群策略, 主从范式, 网络结构

Abstract:

The optimization of swarm intelligence algorithms is a main way to improve swarm intelligence algorithms. As the swarm intelligence algorithms are more and more widely used in all kinds of model optimization， production scheduling， path planning and other problems， the demand for performance of intelligent algorithms is also getting higher and higher. As an important means to optimize swarm intelligence algorithms， subgroup strategies can balance the global exploration ability and local exploitation ability flexibly， and has become one of the research hotspots of swarm intelligence algorithms. In order to promote the development and application of subgroup strategies， the dynamic subgroup strategy， the subgroup strategy based on master-slave paradigm， and the subgroup strategy based on network structure were investigated in detail. The structural characteristics， improvement methods and application scenarios of various subgroup strategies were expounded. Finally， the current problems and the future research trends and development directions of the subgroup strategies were summarized.

Key words: Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, swarm intelligence algorithm, dynamic subgroup strategy, master-slave paradigm, network structure

中图分类号:

TP301.6

杜晓昕, 周薇, 王浩, 郝田茹, 王振飞, 金梅, 张剑飞. 智能算法的亚群优化策略综述[J]. 计算机应用, 2024, 44(3): 819-830.

Xiaoxin DU, Wei ZHOU, Hao WANG, Tianru HAO, Zhenfei WANG, Mei JIN, Jianfei ZHANG. Survey of subgroup optimization strategies for intelligent algorithms[J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(3): 819-830.

图/表 11

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76	韩敏，张丽君. 基于多样性检测的双子群多目标粒子群算法［J］. 控制与决策， 2017， 32（12）： 2268-2272.
	HAN M， ZHANG L J. Bi-group multi-objective particle swarm optimization algorithm based on diversity metric ［J］. Control and Decision， 2017， 32（12）： 2268-2272.
77	陈忠云，张达敏，辛梓芸.多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法［J］.自动化学报， 2022， 48（5）： 1307-1317.
	CHEN Z Y， ZHANG D M， XIN Z Y. Multi-subpopulation based symbiosis non-uniform Gaussian mutation salp group algorithm ［J］. Acta Automatica Sinica， 2022， 48（5）： 1307-1317.
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84	LUO R， ZHENG H， GUO J. Solving the multi-functional heterogeneous UAV cooperative mission planning problem using multi-swarm fruit fly optimization algorithm ［J］. Sensors， 2020， 20（18）： 5026. 10.3390/s20185026
85	ZHAO X， FANG Y， MA S， et al. Multi-swarm improved moth-flame optimization algorithm with chaotic grouping and Gaussian mutation for solving engineering optimization problems ［J］. Expert Systems with Applications， 2022， 204： 117562. 10.1016/j.eswa.2022.117562
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策略	算法改进	算法分析	优化问题
DMS-PSO^［21］	引入动态亚群的概念，首次对PSO的拓扑结构进行动态变化，加强了算法的勘探能力，结构新颖可研究性强	较大计算成本，重组周期需要依据经验选择，算法偏向勘探阶段，开发能力欠缺	流水车间调度基准测试函数
DMS-L-PSO^［22］	提出在局部使用BFGS加快算法收敛	勘探能力差，多模态问题上表现差	基准测试函数
DMS-PSO-CLS^［23］	在DMS-PSO的亚群中使用竞争学习策略加快算法收敛	加强了开发能力，竞争机制复杂，计算成本高，多模态问题上表现差	基准测试函数
MSPSO^［24］	在DMS-PSO的基础上使用动态的亚群数量和重组周期，提出一种状态检测策略帮助粒子跳出局部最优	算法偏向勘探能力，开发能力欠缺，计算成本高，算法复杂，单模态问题表现差	基准测试函数
NMSPSO^［25］	定义了一个信息池来帮助粒子进行信息交流，使用两种不同的学习策略来保持算法的开发和勘探平衡	较小的计算成本，兼顾勘探和开发过程	基准测试函数
HCLDMS-PSO^［26］	对DMS-PSO的多亚群权重进行改进	能自适应地调整权重参数，缺少有效的亚群合并策略	基准测试函数
APSO-DEE^［27］	提出一种解耦勘探和开发的学习结构用于平衡算法的开发和勘探能力	勘探和开发互不影响，较好地保持了算法的平衡能力	基准测试函数
AHPS^2［28］	在亚群中添加物竞天择的竞争机制	两个亚群间模拟自然界中的物种竞争，动态变化，算法适用性较好	基准测试函数
文献［29］策略	使用k均值聚类划分亚群	k均值聚类划分的亚群相比固定的亚群数目更加切实准确，k值的选择较为困难	基准测试函数

策略	算法改进	算法分析	优化问题
DMS-PSO^［21］	引入动态亚群的概念，首次对PSO的拓扑结构进行动态变化，加强了算法的勘探能力，结构新颖可研究性强	较大计算成本，重组周期需要依据经验选择，算法偏向勘探阶段，开发能力欠缺	流水车间调度基准测试函数
DMS-L-PSO^［22］	提出在局部使用BFGS加快算法收敛	勘探能力差，多模态问题上表现差	基准测试函数
DMS-PSO-CLS^［23］	在DMS-PSO的亚群中使用竞争学习策略加快算法收敛	加强了开发能力，竞争机制复杂，计算成本高，多模态问题上表现差	基准测试函数
MSPSO^［24］	在DMS-PSO的基础上使用动态的亚群数量和重组周期，提出一种状态检测策略帮助粒子跳出局部最优	算法偏向勘探能力，开发能力欠缺，计算成本高，算法复杂，单模态问题表现差	基准测试函数
NMSPSO^［25］	定义了一个信息池来帮助粒子进行信息交流，使用两种不同的学习策略来保持算法的开发和勘探平衡	较小的计算成本，兼顾勘探和开发过程	基准测试函数
HCLDMS-PSO^［26］	对DMS-PSO的多亚群权重进行改进	能自适应地调整权重参数，缺少有效的亚群合并策略	基准测试函数
APSO-DEE^［27］	提出一种解耦勘探和开发的学习结构用于平衡算法的开发和勘探能力	勘探和开发互不影响，较好地保持了算法的平衡能力	基准测试函数
AHPS^2［28］	在亚群中添加物竞天择的竞争机制	两个亚群间模拟自然界中的物种竞争，动态变化，算法适用性较好	基准测试函数
文献［29］策略	使用k均值聚类划分亚群	k均值聚类划分的亚群相比固定的亚群数目更加切实准确，k值的选择较为困难	基准测试函数

策略	算法改进	算法分析	优化问题
MCPSO^［46］	首次提出应用于亚群策略的主从范式的拓扑结构	优点：计算成本低，算法的开发和勘探能力平衡缺点：缺乏亚群之间的相互合作	非线性动力系统的模糊控制器基准测试函数
SALMPSO^［48］	在亚群之间和亚群内部使用两种不同层次的信息交互方式	优点：加速优质信息的流通，加快算法收敛缺点：高维复杂的问题中寻优能力不足	基准测试函数
PMSO^［50］	引入并行机制和随机初始化策略	优点：算法的开发能力强，在多模态问题上表现优秀缺点：计算成本大	基准测试函数
PCLPSO^［51］	定义信息池，提出贪婪信息交换策略	计算成本小，算法寻优速度快	基准测试函数
AMCPSO^［52］	提出使用亚群竞争机制选择引导粒子	有效减缓精英引导时种群多样性快速下降的情况，能良好地处理大规模优化问题	基准测试函数
EGCSO^［53］	提出使用熵辅助多样性检测方法	能保持种群多样性，使EGCSO在大规模优化问题上有很强竞争力	基准测试函数
WLMS-KMTOA^［54］	提出双主群和弱连接多亚群结构	优点：能很好平衡算法的勘探和开发能力，有效保持种群多样性缺点：高额的算法成本无法优化高维问题	基准测试函数
MCpPSO^［55］	在亚群中引入一种基于中心信息的交换策略	能很好地保持种群多样性，勘探能力强	基准测试函数
MSLVPSO^［56］	在亚群中引入Lotka-Volterra模型	优点：增加了粒子的多样性，使得MSLVPSO有较好的收敛精度和鲁棒性缺点：收敛慢	基准测试函数

策略	算法改进	算法分析	优化问题
MCPSO^［46］	首次提出应用于亚群策略的主从范式的拓扑结构	优点：计算成本低，算法的开发和勘探能力平衡缺点：缺乏亚群之间的相互合作	非线性动力系统的模糊控制器基准测试函数
SALMPSO^［48］	在亚群之间和亚群内部使用两种不同层次的信息交互方式	优点：加速优质信息的流通，加快算法收敛缺点：高维复杂的问题中寻优能力不足	基准测试函数
PMSO^［50］	引入并行机制和随机初始化策略	优点：算法的开发能力强，在多模态问题上表现优秀缺点：计算成本大	基准测试函数
PCLPSO^［51］	定义信息池，提出贪婪信息交换策略	计算成本小，算法寻优速度快	基准测试函数
AMCPSO^［52］	提出使用亚群竞争机制选择引导粒子	有效减缓精英引导时种群多样性快速下降的情况，能良好地处理大规模优化问题	基准测试函数
EGCSO^［53］	提出使用熵辅助多样性检测方法	能保持种群多样性，使EGCSO在大规模优化问题上有很强竞争力	基准测试函数
WLMS-KMTOA^［54］	提出双主群和弱连接多亚群结构	优点：能很好平衡算法的勘探和开发能力，有效保持种群多样性缺点：高额的算法成本无法优化高维问题	基准测试函数
MCpPSO^［55］	在亚群中引入一种基于中心信息的交换策略	能很好地保持种群多样性，勘探能力强	基准测试函数
MSLVPSO^［56］	在亚群中引入Lotka-Volterra模型	优点：增加了粒子的多样性，使得MSLVPSO有较好的收敛精度和鲁棒性缺点：收敛慢	基准测试函数

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智能算法的亚群优化策略综述

Survey of subgroup optimization strategies for intelligent algorithms

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图/表 11

参考文献 89

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