数据驱动的发展式头脑风暴优化算法综述

• 作者: 史玉回 孙奕菲 程适 陈俊风
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 头脑风暴优化算法 发展式群体智能 收敛操作 发散操作
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 控制工程与计算机技术
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 7627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2018.03.003

摘要

头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法是一种新兴的群体智能优化方法,以众人集思广益解决问题为原型,抽取其中解决问题的模式,将其抽象为智能优化算法.介绍了头脑风暴优化算法的优化算子和基本原理,在对基本头脑风暴优化算法和目标空间中的头脑风暴优化算法比较的基础上,对头脑风暴优化算法的研究现状,包括群体多样性、求解不同类型问题和实际应用的研究现状进行了全面的综述.最后对头脑风暴优化算法有待进一步研究的问题进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊风	河海大学物联网工程学院	19	143	6.0	11.0
2	程适	陕西师范大学计算机科学学院	6	32	4.0	5.0
3	孙奕菲	陕西师范大学物理学与信息技术学院	2	11	1.0	2.0
4	史玉回	南方科技大学计算机科学与工程系	2	21	2.0	2.0