真实世界优化问题的自然启发算法

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自然启发算法是一套新颖的解决问题的方法和方法，因其良好的性能而受到广泛关注。典型的自然启发算法包括人工神经网络(ANN)、模糊系统(FS)、进化计算(EC)和群智能(SI)，它们已经被应用于解决许多现实问题。尽管受自然启发的算法很受欢迎，但仍有许多挑战需要进一步的研究。

本期特刊的贡献包括一些自然启发算法的最新发展，如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化、候鸟优化、神经网络、引力搜索算法及其应用。一些真实世界的优化问题已经被一些自然启发的算法所研究。

K.G.Ing等人介绍了引力搜索算法（GSA）在确定基于光伏发电和系统负荷的配电网每日最佳配置中的应用。配电网重构问题是一个最小化配电网损耗的问题。实验结果表明，采用选择方法的GSA是一种简单而有效的最小化日总功率损耗的技术。

E.Lalla Ruiz等人的工作研究了改进的候鸟优化（MBO）方法，用于解决两个海滨问题，即动态泊位分配问题（DBAP）和码头起重机调度问题（QCSP）MBO方法可以用高质量的解决方案解决这两个问题，并且计算量很小，这使得该技术对于频繁的海边作业而言是一种具有竞争力的方法，无论是单独执行还是嵌入到实际的决策支持系统中。

I.G.Hidalgo等人的论文将遗传算法（GA）与强度帕累托进化算法（SPEA）和蚁群优化（ACO）相结合来处理短期调度问题。提出的两种混合方法分两个阶段解决了这一问题。两座水电站的试验结果表明，这两种方法在水电站短期运行的动态优化调度中都具有良好的性能。

S.Demirel等人致力于基于支持向量回归机（SVRM）微带线模型的超宽带（UWB）低噪声放大器（LNA）的优化设计。粒子群优化算法（PSO）已被用于求解两个参数，在精度和快速收敛方面具有良好的性能。

F.Kamaruzaman等人提出了基于脉冲神经网络（SNN）的两种学习方法的符合检测（CD）分类器。所提出的方法可以从与离散尖峰响应模型（SRM）相同的输入对产生输出尖峰模式，具有显著更低的浮点运算和更快的处理时间。

本期特刊包含的论文质量很高，希望能对自然启发算法的研究领域做出有益的贡献。

致谢

魏芳博士承认中国国家自然科学基金（中国科学基金会61105128, 61170119号和61373055号）的资助（中国江苏省自然科学基金（授予BK20131 106、BK20130161和BK20130160），博士后科学基金（批准号2014M560390），中央大学基础研究基金（批准号：JUSRP51410B）和江苏省六大人才高峰项目（批准号：DZXX-025）。作为特邀编辑，我们要感谢撰稿人和审稿人在准备和审核提交材料方面的辛勤工作。

魏芳
李晓东
张孟杰
胡梦琪

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