受自然启发的人工智能算法为复杂问题提供了新的解决方案

大自然为许多创新提供了灵感。近年来，模仿自然界解决问题能力的算法的发展已初露锋芒。这类算法，即以各种自然行为为模型的计算机程序，统称为自然启发算法。

它们是通过研究自然或社会系统的动态而设计的，例如在蚂蚁和蜜蜂中观察到的动态，或蝙蝠和鸟类的运动和技能。根据它们所模仿的行为，有几种类别，包括群体智能、生物系统和物理或化学过程。

群体智能是自然启发算法中特别有用的一个部分。它源自动物群体的集体行为，例如鸟群或鱼群。这些算法背后的原理是自我优化的概念，这是自然系统的标志，它可以有效地管理资源并适应不断变化的环境以解决看似复杂的问题。通过将这些自然技能转化为算法，研究人员正在寻找方法来开发自我优化系统来解决我们面临的一些问题。

在《国际先进智能范式杂志》上发表的一篇论文中，印度钦奈MisrimalNavajeeMunothJain工程学院的S.ThangaRevathi和贡土尔Vignan大学的N.Ramaraj解释了受自然启发的算法如何为我们提供一种高效且适应性强的方法来解决困难甚至难以解决的问题。

他们列举了一些最著名的算法，例如蚁群优化(ACO)、粒子群优化(PSO)、布谷鸟搜索和蝙蝠算法。这些算法都利用自然集体行为的特征来收敛到问题的解决方案。

例如，在一群鸟中，每只鸟都遵循简单的规则，没有任何一个领导者，从而产生了复杂的系统，即椋鸟群飞。群飞之类的群体行为通常是一种集体躲避捕食者的技巧。鸟类的运动受到其最近邻居的组织的影响。避免碰撞、匹配速度和保持与群体的接近是导致鸟群协调一致和有凝聚力的运动的原因。

基于群体的算法的实际应用涉及广泛的领域。例如，在生物医学中，它们可用于诊断、遗传学和蛋白质结构预测。其他算法可用于管理网络、分类数据和管理排队系统。

该评论表明，我们才刚刚开始开发受自然启发的系统，并且在自然界中模拟许多不同的系统以解决人类面临的广泛问题具有巨大潜力。