计算机工程与应用 ›› 2022, Vol. 58 ›› Issue (9): 1-8.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2111-0563
伍洲,张洪瑞,张海军,宋晴
WU Zhou, ZHANG Hongrui, ZHANG Haijun, SONG Qing
摘要: 近邻场优化算法(neighborhood field optimization,NFO)是一种受生物个体向邻居学习行为启发的新型群体智能优化算法,该算法具有参数较少、结构简单和局部寻优性能强等优点,吸引了国内外众多学者的关注和研究。简单阐述NFO算法的寻优原理和搜索步骤,并分析了现有的算法的改进研究,包括混合算法、编码方式以及搜索步长等改进策略,同时对算法在能源效率、路径规划、经济调度等方面的应用进行概括总结。结合NFO算法的特点及现有研究成果,对算法的未来研究内容与方向做出展望。