模拟进化算法
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ACO蚁群算法
蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 -
基于罚函数的粒子群算法的函数寻优
自20世纪50年代中期创立了仿生学，许多学者开始从生物中挖掘新的算法来用于复杂的优化问题。一些学者通过研究生物进化的机理，分别提出了适合于现实世界复杂优化问题的模拟进化算法（Simulated evolutionary algorithms），例如SA、SOA、ACO、PSO、GA等。 例如美国Michigan大学的J.H.Holland教授等创立的遗传算法GA，Rechenberg等创立的进化策略及Fogel等创立的进化规划。遗传算法GA、进化策略、进化规划有一定的相似性，它们均来自于达尔文的进化论，
