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 引言

自1970年起至今，研究人員在求解各種復(fù)雜優(yōu)化問題時，突發(fā)奇想將自然界中不同生物的形態(tài)、習(xí)性和特征以及各種自然現(xiàn)象及其客觀規(guī)律以仿生學(xué)和遺傳學(xué)角度切入，進行高層次的模擬復(fù)現(xiàn)，從而創(chuàng)立了一系列仿生智能優(yōu)化算法.一般意義上，傳統(tǒng)的仿生智能優(yōu)化算法有諸如遺傳算法、蟻群優(yōu)化算法、微粒群優(yōu)化算法等，這些經(jīng)典的算法有數(shù)量龐雜的各種改進型算法和融合型算法，針對不同的優(yōu)化問題均取得了不錯的求解效果.

近20年以來，伴隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等學(xué)科研究的長足發(fā)展，各種新興的仿生智能優(yōu)化算法層出不窮，諸如螢火蟲優(yōu)化算法、狼群優(yōu)化算法、雞群優(yōu)化算法、猴群優(yōu)化算法、蝙蝠優(yōu)化算法、杜鵑搜索算法、人工蜂群算法、人工魚群算法、磷蝦群優(yōu)化算法、果蠅優(yōu)化算法、群居蜘蛛優(yōu)化算法、烏賊優(yōu)化算法等等，還有很多.現(xiàn)在其應(yīng)用方向已從最早的單目標優(yōu)化問題逐步轉(zhuǎn)為多目標優(yōu)化問題、多目標協(xié)同優(yōu)化問題、多目標動態(tài)優(yōu)化問題等方向.

無人機航跡規(guī)劃問題本身也是一個復(fù)雜的優(yōu)化問題，因而利用各種仿生智能優(yōu)化算法及其各種改進型算法或融合型算法求解此類問題是無人機航跡規(guī)劃研究領(lǐng)域中不可忽視的重要方法.

本論文著重介紹四種在無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化問題及相關(guān)研究領(lǐng)域有應(yīng)用的新型仿生智能優(yōu)化算法原理，并簡要介紹這些優(yōu)化算法在此領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀.

1 猴群優(yōu)化算法

1.1 算法原理與步驟

猴群優(yōu)化算法(Monkey Optimization Algorithm，MOA)由Zhao和Tang[1]于2008年提出，算法的設(shè)計思路是通過模擬自然界中猴群爬山過程中的攀爬、眺望和跳躍幾個動作而引出的，旨在設(shè)計其相對應(yīng)的尋優(yōu)搜索過程，在求解高維數(shù)、大規(guī)模、多峰值、非凸函數(shù)優(yōu)化問題時具有明顯優(yōu)勢.

猴群優(yōu)化算法的主要步驟分為初始化過程、攀爬過程、眺望-跳躍過程、空翻過程和終止過程等，詳細步驟如下：

Step1初始化過程.設(shè)置猴群種群規(guī)模，最大迭代次數(shù)，問題維數(shù)，隨機初始化每只猴子的初始位置.

Step2攀爬過程.通過多次迭代不斷改變每只猴子的所處位置，也即不斷更新目標函數(shù)的偽梯度值來逐步改善待優(yōu)化問題的目標函數(shù)值，用于尋找局部最優(yōu)解即每個猴子所在山峰的頂峰.

Step3眺望-跳躍過程.執(zhí)行完攀爬過程后，猴群中所有猴子均到達各自所在位置附近的山峰的頂峰，也即目標函數(shù)達到了局部最優(yōu)解，因而搜索停滯.此時站在頂峰的每只猴子都會向周圍眺望，考察在當前區(qū)域的鄰近區(qū)域內(nèi)是否有更優(yōu)解也即有更高的頂峰存在,若存在，則從當前位置跳躍過去，之后重復(fù)執(zhí)行攀爬過程，以便于加快搜索速度.

Step4空翻過程.以當前猴群整體的重心為空翻支點，從當前搜索區(qū)域以一定步長空翻轉(zhuǎn)移至新搜索區(qū)域，確保猴群跳出局部最優(yōu)區(qū)域，以免算法陷入局部極值并早熟收斂.

Step5終止過程.迭代尋優(yōu)，重復(fù)步驟(1)～(4)，當?shù)螖?shù)達到預(yù)設(shè)最大值時算法將停止執(zhí)行，此時具有最優(yōu)適應(yīng)度值的猴子所在位置輸出即為所求全局最優(yōu)解.

1.2 在無人機航跡規(guī)劃及相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

在無人機航跡規(guī)劃問題中，障礙物碰撞檢測是極為重要的方面，它是使用各種避障算法的先決條件.賈賽賽等[2]將人工魚群算法中的人工魚追尾行為引入猴群優(yōu)化算法，形成一種混合猴群優(yōu)化算法，該算法在凸多面體障礙物碰撞檢測中能加快猴群整體進化速度，避免陷入局部極值和早熟收斂，同時提高了求解精度，且實驗證明可行.

對于經(jīng)典的旅行銷售員問題(Traveling Salesman Problem，TSP)，最早由美國賓夕法尼亞州的Ramser B[3]于1959年以車輛線路“一筆畫”問題為由而提出，可以描述為：由一個銷售員為位置確定的不同客戶配送貨物，該配送任務(wù)由一個車隊執(zhí)行，要求規(guī)劃并選擇一條遍歷所有老客戶位置的行車路徑且路徑無重復(fù)，目標是使總行車里程最短.TSP問題可以看成是一個廣義的路徑規(guī)劃問題，對于二維平面內(nèi)或者俯視三維空間而轉(zhuǎn)化形成的二維平面內(nèi)，基于已指定所需遍歷航跡點的物資給養(yǎng)配送無人機的航跡規(guī)劃問題也有一定借鑒意義.徐小平等[4]利用猴群優(yōu)化算法求解TSP問題：采用整數(shù)編碼方式表示猴群位置，解決了猴群算法在處理離散型優(yōu)化問題時攀爬過程失效的問題,在猴群攀爬過程中引入好動策略并給出改進算法，有效的提高了猴群算法的性能.

2 果蠅優(yōu)化算法

2.1 算法原理與步驟

果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm，F(xiàn)FOA)由潘文超[5-6]于2011年提出，算法的設(shè)計思路是基于自然界中果蠅覓食行為而推演引出的，旨在設(shè)計其相對應(yīng)的尋優(yōu)搜索過程，在求解數(shù)學(xué)函數(shù)極值、數(shù)據(jù)挖掘、廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域已有初步成果.果蠅首先利用敏銳的嗅覺排查空氣中漂浮的各種氣味以期找到食物源散發(fā)的氣味，食物源氣味濃度與果蠅和食物源間距離有關(guān)，距離越近，氣味濃度越高，相應(yīng)地果蠅感知能力就越強.由此可見，果蠅優(yōu)化算法是一種基于氣味源識別尋優(yōu)原理的優(yōu)化算法.果蠅優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中具有一定的隨機性，為了確保果蠅群體向著正確的方向飛行，該算法引入了氣味濃度判定值和氣味濃度判定函數(shù).

果蠅搜索食物源的過程可以描述為：果蠅群體中每個個體從初始位置向隨機方向飛出，之后所有果蠅根據(jù)存在個體差異的嗅覺能力再飛向已知食物氣味濃度最高的果蠅位置，飛近該位置后，再利用敏銳的視覺尋找食物源或同伴聚集的位置，形成新的果蠅群體位置，再沿隨機方向飛出，進而飛往新的食物氣味濃度最高的果蠅位置并再次聚集，不斷循環(huán)往復(fù)，直到找到食物源為止.

果蠅優(yōu)化算法的主要步驟如下：

Step1參數(shù)初始化.設(shè)置果蠅種群規(guī)模，最大迭代次數(shù)，隨機初始化果蠅種群的初始位置.

Step2分配果蠅個體利用嗅覺搜尋食物源氣味的隨機方向與距離.

Step3估計每只果蠅個體與原點的距離，距離的倒數(shù)即為氣味濃度判定值.

Step4將氣味濃度判定值代入氣味濃度判定函數(shù)求出該果蠅個體位置氣味濃度.

Step5找出果蠅群體中個體位置氣味濃度判定值最大的那只果蠅.

Step6保留這只果蠅的位置坐標與此時的最佳氣味濃度判定值(這只果蠅所在位置的氣味濃度判定值)，此時果蠅群體利用嗅覺飛向該位置.

Step7迭代尋優(yōu)，重復(fù)步驟(2)～(5)，并判斷氣味濃度是否優(yōu)于前次迭代的氣味濃度，若是則執(zhí)行步驟(6)，當?shù)螖?shù)達到預(yù)設(shè)最大值時算法將停止執(zhí)行，此時具有最優(yōu)氣味濃度判定值的果蠅所在位置輸出后即為所求全局最優(yōu)解.

2.2 在無人機航跡規(guī)劃及相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

月球探測巡視器常被稱為“月球車”，這是一種能夠在月球表面實施短距離移動、探測照相、土壤巖石標本采樣等作業(yè)任務(wù)的小型航天器.月球車在探測周圍陌生環(huán)境的過程中，需要找到從起始位置到目標位置的安全行進路徑，也即需要進行路徑規(guī)劃.“月球車”路徑規(guī)劃問題與無人機航跡規(guī)劃問題有異曲同工之妙，“月球車”和無人機都隸屬于無人駕駛機器人，在二維平面內(nèi)或者俯視三維空間而轉(zhuǎn)化形成的二維平面內(nèi)，基于動態(tài)飛行環(huán)境中無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化算法就可以從“月球車”動態(tài)路徑規(guī)劃優(yōu)化算法中得到啟發(fā)和借鑒，存在一定的創(chuàng)新價值和推廣意義.毛正陽和方群等[7]針對“月球車”動態(tài)路徑規(guī)劃的實時性要求，提出一種基于改進型果蠅優(yōu)化算法的“月球車”路徑規(guī)劃方法：通過改進氣味濃度判定值避免算法陷入局部極值和早熟收斂；同時，提出了一種動態(tài)環(huán)境下“月球車”遇到未知靜態(tài)障礙物時的避障策略，為月面探測技術(shù)進一步發(fā)展提供了技術(shù)支撐.之后毛正陽和方群等[8]在自己之前研究的基礎(chǔ)上，將果蠅個體與原點間距離直接帶入氣味濃度判定函數(shù)，也能避免算法陷入局部極值和早熟收斂，實驗表明這種改進型果蠅優(yōu)化算法能夠既快又好地找到“月球車”全局優(yōu)化路徑.

對于求解TSP問題，Li Hengyu等[9]針對標準果蠅優(yōu)化算法易陷入局部極值和收斂速度慢等缺陷，提出一種改進型果蠅優(yōu)化算法：引入變異算子，改善種群多樣性以避免早熟收斂，采用自適應(yīng)變步長策略，高效提升搜索速率，實驗結(jié)果證明有效.Lvjiang Yin等[10]將遺傳算法和微粒群優(yōu)化算法中諸多操作手法引入果蠅優(yōu)化算法的框架中，形成一種新的融合型算法：在嗅階段，將果蠅集群機理用于拷貝食物氣味濃度最高的果蠅位置，將遺傳算法中的變異操作用于隨機搜索時果蠅個體間的信息交流，在視覺搜索階段，使用廣義的微粒群優(yōu)化算法以平衡全局搜索能力和局部搜索能力,實驗證明可行有效.段艷明等[11]提出一種改進型果蠅優(yōu)化算法：把應(yīng)用于連續(xù)型空間的果蠅優(yōu)化算法離散化處理，來求解路徑規(guī)劃這個離散型優(yōu)化問題,利用輪盤賭方法初始化路徑參數(shù)以代替種群的隨機初始化,將遺傳算法中的交叉算子、變異算子用于全局路徑優(yōu)化,將C2Opt(Complete2-Option)算子應(yīng)用于局部路徑優(yōu)化以提升局部搜索能力和收斂速度,實驗證明可行有效.

3 群居蜘蛛優(yōu)化算法

3.1 算法原理與步驟

群居蜘蛛優(yōu)化算法(Social Spider Optimization Algorithm，SSOA)由Erik Cuevas等[12]于2013年提出，算法的設(shè)計思路是基于模擬自然界中某種群居蜘蛛合作捕食行為，織網(wǎng)交流行為和繁衍后代行為等而引出的.群居蜘蛛優(yōu)化算法相較于其他大多數(shù)仿生智能優(yōu)化算法最突出的差異在于，模型中蜘蛛個體是根據(jù)性別來分工合作.這種設(shè)定不但能真實模仿群體中不同個體間的合作行為，而且在一定程度上權(quán)衡了算法的探測能力和開采能力.在群居蜘蛛優(yōu)化算法中，將蜘蛛網(wǎng)等效為搜索空間，蜘蛛個體在空間中所處位置代表優(yōu)化問題的一個解，通過讓雌雄蜘蛛不斷協(xié)同進化，最終實現(xiàn)問題的求解尋優(yōu).

在生物學(xué)中，蜘蛛的大小將用于評價蜘蛛個體完成所指派任務(wù)能力的強弱.對應(yīng)于群居蜘蛛優(yōu)化算法，將通過計算為每個蜘蛛分配一個權(quán)重值，以此代表這個蜘蛛的質(zhì)量或大小.

在自然界中，蜘蛛個體間的交流方式為主要通過震動公共蛛網(wǎng)來傳遞信息，震動強度由蜘蛛大小以及兩個蜘蛛間的距離共同決定，蜘蛛質(zhì)量越大，距離越近，震動就越強烈，于是通過公共蛛網(wǎng)所傳遞的信息亮就越大.群居蜘蛛優(yōu)化算法中針對震動信息的接收做出如下理想假設(shè)，即每只蜘蛛只接收來自其它三類蜘蛛的震動信息：距離它最近且比它重的蜘蛛的震動信息；全局最優(yōu)蜘蛛個體的震動信息；距離它最近的雌性個體的震動信息.

群居蜘蛛優(yōu)化算法的主要步驟分為：參數(shù)初始化過程、種群協(xié)作過程、繁殖交配過程和終止過程等，具體步驟為：

(1)參數(shù)初始化過程.

Step1設(shè)置搜索空間維數(shù)、最大迭代次數(shù)、概率因子，計算每一維的蜘蛛交配半徑.

Step2根據(jù)蜘蛛種群中雌雄比例分配種群性別比例，從而初始化蜘蛛種群規(guī)模(包含由隨機數(shù)計算生成的雌性個體數(shù)目和進而得到的雄性個體數(shù)目)，進而計算并初始化雌性初始種群中雌性個體的初始位置和雄性初始種群中雄性個體的初始位置，開始優(yōu)化迭代過程.

Step3根據(jù)目標函數(shù)計算蜘蛛個體適應(yīng)度值，為每只蜘蛛分配權(quán)重值.找到全局最優(yōu)的蜘蛛個體，找到與每只蜘蛛距離自己最近的雌性個體和距離自己最近且權(quán)重值比自己更高的蜘蛛個體，并分別計算這三種蜘蛛的震動因子.

(2)種群協(xié)作過程.

Step1雌性種群協(xié)作過程.雌性蜘蛛通過震動公共蛛網(wǎng)來吸引或排斥其它個體，群居蜘蛛優(yōu)化算法為模擬這一行為，針對雌性個體設(shè)計了依概率判別吸引或者排斥的兩種合作震動模式，由此計算更新雌性蜘蛛位置.

Step2雄性種群協(xié)作過程.雄性蜘蛛會根據(jù)權(quán)重值大小被分為統(tǒng)治雄蜘蛛與被統(tǒng)治雄蜘蛛.權(quán)重較大的統(tǒng)治雄蜘蛛會吸引雌性蜘蛛進行繁殖交配行為，而權(quán)重較小的被統(tǒng)治雄蜘蛛則會向種群的中間位置聚集，協(xié)同其它被統(tǒng)治雄蜘蛛利用統(tǒng)治雄蜘蛛所浪費的食物和資源等存活下來.在雄性子種群中，雄性個體按權(quán)重值降序排列，取中間權(quán)重值為參考值，由此計算更新雄性蜘蛛位置.

(3)繁殖交配過程.

Step1蜘蛛種群中的雌性蜘蛛將與在她交配半徑范圍內(nèi)的統(tǒng)治雄蜘蛛發(fā)生交配繁殖行為，同時在統(tǒng)治雄蜘蛛的交配半徑范圍內(nèi)也可能存在不止一只雌性蜘蛛，因而對相互處于交配半徑范圍內(nèi)的雌性蜘蛛與統(tǒng)治雄蜘蛛采用輪盤賭機制產(chǎn)生新生蜘蛛個體的位置，概率為父代蜘蛛權(quán)重值占總權(quán)重值的比例.

Step2為了真實再現(xiàn)自然界中“物競天擇，適者生存”的法則，同時為了保證種群規(guī)模的穩(wěn)定性：評價新生蜘蛛個體的適應(yīng)度值，將其與種群中適應(yīng)度值最差的蜘蛛個體進行比較:若新生個體較好，則淘汰原有最差個體，將新生個體保留加入蜘蛛種群；若新生個體較差，則淘汰新生個體，蜘蛛種群無變化.

Step3再次評價蜘蛛群體中所有個體適應(yīng)度值，找出最優(yōu)蜘蛛個體及其位置.

(4)終止過程.迭代尋優(yōu)，重復(fù)步驟(2)～(3)，當?shù)螖?shù)達到預(yù)設(shè)最大值時算法將停止執(zhí)行，此時輸出的最優(yōu)蜘蛛個體所在位置，即為所求全局最優(yōu)解.

3.2 在無人機航跡規(guī)劃及相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

對于求解TSP問題，王麗等[13]為了改善群居蜘蛛優(yōu)化算法的尋優(yōu)性能，提出一種自適應(yīng)多種群回溯群居蜘蛛優(yōu)化算法：通過引入自適應(yīng)決策半徑，保證算法執(zhí)行后期蜘蛛種群的多樣性,動態(tài)劃分蜘蛛種群為多個子種群，設(shè)計不同的蜘蛛個體適應(yīng)度值更新方式，提升了算法的局部深度尋優(yōu)能力.根據(jù)進化程度差異執(zhí)行不同的回溯迭代更新策略，以確保最大限度尋找到全部極值點.實驗結(jié)果表明這種改進型群居蜘蛛優(yōu)化算法具有較快收斂速度和較高收斂精度，并可以成功應(yīng)用于TSP問題的求解.

4 烏賊優(yōu)化算法

4.1 算法原理與步驟

烏賊優(yōu)化算法(Cuttlefish Optimization Algorithm，COA)由Adel Sabry Eesa等[14]于2013年提出，算法的設(shè)計思路是通過模擬海洋中烏賊的皮膚細胞變色原理來尋找優(yōu)化問題的最優(yōu)解而引出的，在烏賊皮膚細胞變色過程中，反射和可見是兩個最主要的進程.反射進程仿真了入射光線的反射機制，可見進程則仿真了烏賊可見度的匹配模式，這兩個進程被用來做為全局最優(yōu)解的搜索策略.簡單來說，烏賊優(yōu)化算法主要是通過潛在解(也即細胞)模擬烏賊皮膚中不同層次細胞反射和吸收光線的機制，進而迭代求解出搜索空間中個體代價最小的烏賊皮膚細胞.

烏賊作為一種通過改變身體顏色來適應(yīng)環(huán)境變化而謀求生存的水生頭足類動物，是廣為人知的.烏賊能夠變色的原因在于皮膚表面堆積了不同層次的三種細胞，分別為色素細胞、虹彩細胞和白色素細胞.色素細胞位于烏賊皮下第一層，是包含色素的彈性小囊細胞，每個小囊通過15～25塊肌肉來控制其伸縮：肌肉收縮時，細胞舒張，小囊內(nèi)部色素大面積呈現(xiàn)于細胞表面；肌肉舒張時，細胞收縮，色素則被回收到小囊內(nèi)部.虹彩細胞位于烏賊皮下第二層，是由不同層次結(jié)構(gòu)的高亮血小板堆積而成，其主要作用是反射光線來隱藏烏賊器官.白色素細胞位于烏賊皮下第三層，是使烏賊呈現(xiàn)白色斑點的扁平結(jié)構(gòu)細胞，能夠有效反射大部分可見光波長的入射光線，使得烏賊呈現(xiàn)出與入射光線同波長的顏色并自然而然“隱身”融入周圍環(huán)境當中，這種能力常被用于躲避天敵.

色素細胞中含有紅色、橙色、黃色、黑色、棕色這五種染料，加上白色素細胞本身的白色，則烏賊體內(nèi)共存在六種染料.烏賊皮膚能根據(jù)周圍環(huán)境顏色變化而適應(yīng)性呈現(xiàn)出相同顏色，主要依賴這三種細胞共同作用，相互協(xié)調(diào)來達成.具體而言，烏賊皮膚呈現(xiàn)的顏色取決于光線入射到皮膚時，被哪種細胞或哪幾種細胞共同反射，此時將虹彩細胞和白色素細胞統(tǒng)稱為反射細胞，這三種細胞的生理可變性確保了烏賊皮膚產(chǎn)生不同的光學(xué)效果.

烏賊優(yōu)化算法的主要步驟如下：

Step1初始化過程.在搜索空間內(nèi)隨機生成初始烏賊皮膚細胞種群，并確定種群規(guī)模和最大迭代次數(shù).

Step2計算每個烏賊皮膚細胞的代價函數(shù)，以此評估每個烏賊皮膚細胞位置優(yōu)劣程度.

Step3將烏賊皮膚細胞種群均勻分為四個子種群.

Step4計算烏賊皮膚細胞種群的平均代價并存儲.

Step5分別計算生成第一、二、三、四子種群中每個烏賊皮膚細胞的反射度和可見度，由此計算每個烏賊皮膚細胞的個體代價.

Step6終止過程.迭代尋優(yōu)，重復(fù)步驟(4)～(5)，并判斷本次四個子種群中烏賊皮膚細胞的個體代價是否大于前次迭代得到的最優(yōu)烏賊皮膚細胞代價：若是，則保留前次迭代得到的最優(yōu)烏賊皮膚細胞的位置和代價值，將其更新為本次迭代后得到的最優(yōu)烏賊皮膚細胞，而后轉(zhuǎn)去執(zhí)行步驟(4)～(5)；若不是，則將本次四個子種群中個體代價最小的烏賊皮膚細胞更新為本次迭代后得到的最優(yōu)烏賊皮膚細胞，保留其位置和代價值，而后執(zhí)行步驟(4)～(5).直到迭代次數(shù)達到預(yù)設(shè)最大值時算法將停止執(zhí)行，此時具有最小個體代價的烏賊皮膚細胞所在位置輸出即為所求全局最優(yōu)解.

4.2 在無人機航跡規(guī)劃及相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀

舒緯偉等[15]將基本的烏賊優(yōu)化算法與概率地圖算法相結(jié)合，應(yīng)用于不確定戰(zhàn)場環(huán)境中無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化問題的求解，有效縮小了概率地圖的規(guī)劃空間，減小了無人機航跡規(guī)劃搜索范圍，提高了算法收斂速度，縮短了計算時間.實驗證明這種烏賊優(yōu)化算法與概率地圖算法相結(jié)合的融合型算法相較于傳統(tǒng)的概率地圖算法在求解無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化問題時，復(fù)雜度更低，計算內(nèi)存占用更少，更能滿足無人機航跡規(guī)劃的要求.

Mohammed Essaid Riffi等[16]首次將基本烏賊優(yōu)化算法離散化處理，形成一種離散烏賊優(yōu)化算法，并用此算法成功求解了TSP問題.

5 總結(jié)與展望

考慮到無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化算法需要與時俱進以滿足日益復(fù)雜的飛行任務(wù)與飛行環(huán)境的要求，本論文選取了猴群優(yōu)化算法、果蠅優(yōu)化算法、群居蜘蛛優(yōu)化算法和烏賊優(yōu)化算法四種新型仿生智能優(yōu)化算法進行綜述.著重介紹了其原始型算法的基本原理和步驟，基于無人機航跡規(guī)劃優(yōu)化及相關(guān)研究領(lǐng)域，列舉了這四種新型仿生智能優(yōu)化算法的近期研究成果.

仿生智能優(yōu)化算法是一類不確定性擬自然算法，不但現(xiàn)有算法的各種改進型算法和融合型算法層出不窮，而且時常誕生新的算法.由此可見，其發(fā)展前景廣闊，在未來依然會是智能優(yōu)化領(lǐng)域的研究熱點之一.

展望未來，將混沌、動態(tài)自適應(yīng)、量子力學(xué)、反向?qū)W習(xí)和小生境等原理融合進算法的進化過程，是仿生智能優(yōu)化算法改進的一個新趨勢.將種群內(nèi)部并發(fā)執(zhí)行策略和若干子種群間信息傳遞與交互需求納入仿生智能優(yōu)化算法的群體適應(yīng)度值評價體系和隨機搜索策略等范疇，則又是仿生智能優(yōu)化算法改進的另一個新趨勢.

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[責任編輯：史寶明]

TIANJiang

(School of Electrical Engineering and Information Engineering, Lanzhou University of Technology,

Lanzhou 730030, China)

Abstract:Considering the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) trajectory planning optimization and other correlative research fields, four new types of bionic intelligence optimization algorithm: monkey optimization algorithm, fruit fly optimization algorithm, social spider optimization algorithm and cuttlefish optimization algorithm have been selected and reviewed in this paper. First, it emphatically introduces the basic principles and general steps of those algorithms’ archetypes; second, it enumerates the recent research achievements of these four new types of bionic intelligence optimization algorithm in the UAV trajectory planning and other correlative research fields; third, it forecasts the future trend of bionic intelligence optimization algorithm.

Key words:UAV trajectory planning；bionic intelligence algorithm；monkey optimization algorithm；fruit fly optimization algorithm；social spider optimization algorithm；cuttlefish optimization algorithm

作者簡介：田疆(1990-)，男，陜西西安人，在讀碩士，研究方向為智能優(yōu)化與控制.E-mail:godface@126.com.

文章編號：2095-6991(2017)06-0080-06

中圖分類號：V279.2