群智能算法（Swarm Intelligence Algorithm）的研究起始于20世纪90年代初，、其基本思想是模拟自然界社会性生物的群体行为来构造随机优化算法。
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始于20世纪90年代研究的群体智能算法（Swarm Intelligence Algorithm）就是 进化算法的一个重要分支。其基本思想是模拟自然界生物的群体行为来构造随机 优化算法。
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【正文快照】： 群集智能算法(Swarm Intelligence Algorithm)是近年出现的一类新的智能优化算法。与其它基于随机搜索的优化算法一样,具有易实现、适用范围广的特点。
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A grid job assignment scheme is proposed on the basis of the microeconomic method and swarm intelligence algorithm.
基于微观经济学方法和群体智能算法，设计了一种网格作业分配机制。
As a swarm intelligence algorithm, particle swarm optimization (PSO) algorithm has provided a new way to find the solution of complex problems.
粒子群优化算法(PSO)作为一种群体智能算法，它为复杂优化问题的解决提供了一种新的思路。
As a swarm intelligence algorithm, AFSA has its weakness, such as high complexity, low optimizing precision and low convergence speed in the later period of the optimization.
但是作为一种新的群智能算法，人工鱼群算法有自身的不足，如算法的复杂度高、算法后期的收敛速度慢和收敛精度低等。
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