文献综述
文 献 综 述伴随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的出现和兴起，群智能（Swarm Intelligence，SI）优化算法作为其重要组成部分，一直受到各界科研学者的广泛关注，并且在改进和应用中得到了很好的发展。
由于现代化社会对智能化的要求越来越高，人类所面临的应用场景也越来越多且逐渐复杂。
当然应用场景的广泛性和独特性也对目前各种优化算法的性能提出了更多的需求和更高的评价标准。
作为组合求解领域的代表，群智能优化算法在得到有效改进的同时也与机器学习（Machine Learning，ML）和模式识别（Pattern Recognition，PR）等方法进行融合，在求解人工智能场景下的优化问题中获得了深度的研究。
因此，各种群智能优化算法的改进和应用不仅体现了科学和信息技术的发展，同时对社会进步和人类生活方式的改变具有重要意义。
一、研究背景以及意义近年来，随着工程领域的不断拓宽，新的应用场景层出不穷。
新生的应用场景和形式往往伴随着新的工程技术，比如最优化问题。
最优化问题是现代工程领域中一个非常重要的问题，如何解决使用尽可能少的资源、以尽可能的最优方式解决最优化问题，是现代工程领域与计算机领域中的研究热点。
随着通信技术的发展与硬件水平的不断提高，最优化问题也变得越发复杂难以解决。
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