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鸽群优化算法研究进展

段海滨 叶飞

段海滨, 叶飞. 鸽群优化算法研究进展[J]. 机械工程学报, 2017, 43(1): 1-7. doi: 10.11936/bjutxb2016090003
引用本文: 段海滨, 叶飞. 鸽群优化算法研究进展[J]. 机械工程学报, 2017, 43(1): 1-7. doi: 10.11936/bjutxb2016090003
DUAN Haibin, YE Fei. Progresses in Pigeon-inspired Optimization Algorithms[J]. JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING, 2017, 43(1): 1-7. doi: 10.11936/bjutxb2016090003
Citation: DUAN Haibin, YE Fei. Progresses in Pigeon-inspired Optimization Algorithms[J]. JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING, 2017, 43(1): 1-7. doi: 10.11936/bjutxb2016090003

鸽群优化算法研究进展

doi: 10.11936/bjutxb2016090003
基金项目: 航空科学基金资助项目(2015ZA51013)
详细信息
    作者简介:

    段海滨,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授、博士生导师. 主要研究领域为仿生智能计算、无人机自主飞行控制、计算机仿生视觉. 国家杰出青年科学基金获得者,入选“万人计划”首批青年拔尖人才计划、教育部新世纪优秀人才计划、北京市科技新星计划等,获中国青年科技奖、中国青年五四奖章、全国优秀科技工作者、吴文俊人工智能科技创新奖一等奖、茅以升北京青年科技奖、中国自动化学会首届青年科学家奖等. 担任中国人工智能学会科普工作委员会副主任委员、自然计算与数字智能城市专业委员会委员等.

  • 中图分类号: TP301.6

Progresses in Pigeon-inspired Optimization Algorithms

  • 摘要: 仿生智能优化一直是智能计算领域的一个热门研究领域,在生命科学、系统科学、控制科学、计算机科学、管理科学和社会科学等学科均已得到了广泛应用. 鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)算法是近年来才出现的一种群体智能优化算法,它是受自然界中鸽群自主归巢行为的启发而提出的. 因此,对自然界中的鸽群机制和鸽群优化算法基本原理进行了阐述,介绍了鸽群优化模型,并对其在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队、控制参数优化、图像处理等领域的典型应用进行了评述,最后展望了未来的发展方向.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-09-01
  • 网络出版日期:  2022-09-09
  • 刊出日期:  2017-01-01

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