多体算法

❶ 多智能体竞争算法

模拟退火的解不再像局部搜索那样最后的结果依赖初始点。它引入了一个接受概率p。如果新的点（设为pn）的目标函数f（pn）更好，则p=1，表示选取新点。

帝国竞争操作体现了帝国之间的信息交互，然而，帝国竞争在每一次迭代中只是将最弱的殖民地归于最强的帝国，该过程对每个帝国的势力大小影响很小，需要多次迭代才能体现出来，帝国之间缺乏更有效的信息交互，即群体多样性的体现并不明显。

存在的问题：

群智能优化算法的“开采”和“勘探”能力是互相制约的，“开采”能力较强时，群体的多样性会受影响，而“勘探”能力较强则算法的全局收敛速度会变慢。原始的ICA算法还不能很好地平衡这两点，其局部搜索能力较强，收敛速度快，因此优化高维多模问题时，容易陷入局部最优。

帝国合并以及帝国覆灭使ICA的帝国个数不断减少，导致群体多样性降低，算法的全局“勘探”能力受影响，易出现“早熟”现象。