第40卷第1期2023年1月控制理论与应用ControlTheory&ApplicationsVol.40No.1Jan.2023并并并行行行智智智能能能优优优化化化算算算法法法研研研究究究进进进展展展张国1,2,王锐1,2†,雷洪涛1,2,张涛1,2,王凌3(1.国防科技大学系统工程学院,湖南长沙410073;2.多能源系统智慧互联技术湖南省重点实验室,湖南长沙410073;3.清华大学自动化系,北京100084)摘要:基于种群迭代搜索的智能优化算法在农业、交通、工业等很多领域都取得了广泛的应用.但是该类算法迭代寻优的特点使其求解效率通常较低,很难应用到大规模、高维或实时性要求较高的复杂优化问题中.随并行分布式技术的发展,国内外很多学者开始着手研究智能优化算法的并行化.本文首要介绍了并行智能优化算法的基本概念;其次从协同机制、并行模型以及硬件结构3个维度综述了几类常见的并行智能优化算法,详细分析阐述了它们优点及不足;最后对并行智能优化算法的未来研究进行了展望.关键词:大规模优化;智能优化算法;并行计算;并行优化算法引用格式:张国,王锐,雷洪涛,等.并行智能优化算法研究进展.控制理论与应用,2023,40(1):1–11DOI:10.7641/CTA.2021.10084SurveyonparallelintelligentoptimizationalgorithmsZHANGGuo1,2,WANGRui1,2†,LEIHong-tao1,2,ZHANGTao1,2,WANGLing3(1.CollegeofSystemsEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,ChangshaHunan410073,China;2.HunanKeyLaboratoryofMulti-EnergySystemIntelligentInterconnectionTechnology(HKL-MESI2T),ChangshaHunan410073,China;3.DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)Abstract:Populationbasedintelligentoptimizationalgorithmshavebeenwidelyusedinavarietyoffieldssuchasagriculture,transportationandindustry.However,theiriterativesearchbasedbehaviormakestheminefficientinaddress-inglarge-scale,high-dimensionalandcomplexoptimizationproblems,especiallywithhighreal-timerequirements.Withthedevelopmentofparallelanddistributedtechnology,manyscholarsinlotsofcountriesbegantostudytheparallelofintelligentoptimizationalgorithm.Inthissurvey,wefirstintroducethebasicconceptsofparallelintelligentoptimizationalgorithms.Second,severaltypesofcommonparallelintelligentoptimizationalgorithmsaresummarizedfromtheper-spectivesofcoordinationmechanism,parallelmodelsandhardwa...
