头脑风暴优化算法 头脑风暴优化算法是一种启发式算法专注于解决多模态问题例如Yahya RahmatSamii研究的无线电天线设计该算法受到头脑风暴过程的启发由史玉回教授提出 与BSO算法相关的论文超过篇已经出现在各种期刊和会议上还有一些关于脑暴优化算法的特刊和特别会议环节在期刊和各种会议上出现例如在Memetic Computing Journal上 该算法还有许多变体例如方差头脑风暴优化算法在这个变体中对象函数的评估基于假设或子方差而不是高斯方差來源請求和以及全局最优脑暴优化算法其中全局最优采用一种重新初始化方案该方案由种群的当前状态触发结合了每个变量的更新和基于适应度的分组 卡尔顿大学的研究人员提出了另一种变体通过使用周期性量子学习策略来提供新的动力使个体能够摆逃离局部最优局部最优 已经进行了多项PSO和BSO之间的比较研究最近出版的书籍包含了更多最新的参考资料它也被用于设计G网络