Аннотация:
Роевые алгоритмы относятся к классу популяционных метаэвристических методов оптимизации. Несмотря на использование различных метафор, большинство роевых алгоритмов имеют схожую структуру, в них можно выделить такие общие компоненты, как инициализация популяции решений, диверсификация и интенсификация решений. На основании концепции общности был проведен анализ ключевых подходов, методов и способов повышения эффективности роевых алгоритмов оптимизации. В обзоре роевые алгоритмы оптимизации рассматриваются как совокупность операторов, без детального обсуждения каждого алгоритма, основное внимание сосредоточено на анализе ключевых компонентов алгоритмов. Основная идея повышения эффективности заключается в соблюдении баланса между диверсификацией и интенсификацией. В этом контексте рассмотрены механизмы поддержки популяционного разнообразия, методы настройки и регулировки параметров роевых алгоритмов, подходы к гибридизации алгоритмов, обозначено несколько открытых проблем, связанных с темой обзора.