大自然為許多創新提供了靈感。近年來，模擬自然世界解決問題能力的演算法的發展已經嶄露頭角。此類演算法是根據各種自然行為建模的電腦程序，統稱為​​自然啟發演算法。

它們是透過研究自然或社會系統的動態而設計的，例如在螞蟻和蜜蜂中觀察到的動態或蝙蝠和鳥類的運動和技能。有幾個類別是根據它們建模的行為定義的，包括群體智能,生物系統，以及物理或化學過程。

群體智能是受自然啟發的演算法中特別有用的一部分。它源自於動物群體的集體行為，例如成群的鳥或魚群。這些演算法背後的原理是自我最佳化的概念，這是自然系統的一個標誌，可以有效地管理資源並適應不斷變化的環境，以解決看似簡單的問題。複雜的問題。透過將這些自然技能轉化為演算法，研究人員正在尋找方法來開發自我最佳化系統來解決我們面臨的一些問題。

在一篇論文中發表在國際高級智慧範式雜誌欽奈Misrimal Navajee Munoth Jain 工程學院的S. Thanga Revathi 和印度貢土爾Vignan 大學的N. Ramaraj 解釋了受自然啟發的演算法如何為我們提供一種高效且適應性強的方法來解決困難且可能難以處理的問題。

他們引用了一些最著名的演算法，例如蟻群優化 (ACO)、粒子群優化 (PSO)、布穀鳥搜尋和蝙蝠演算法演算法。這些演算法中的每一個都利用自然集體行為的特徵來收斂問題的解決方案。

例如，在鳥群中，每隻鳥都遵循簡單的規則，沒有任何單獨的領導者，然後產生了複雜的系統，即八哥的低語。像低語這樣的集群行為通常是一種集體躲避捕食者的技術。鳥類的運動受到最近鄰居組織的影響。避免碰撞、匹配速度以及保持與群體的接近度是導致羊群協調一致的運動的原因。

基於群體的演算法的實際應用涉及廣泛的領域。例如，在生物醫學中，它們可用於診斷、遺傳學和蛋白質結構預測。其他演算法可用於管理網路、分類資料和管理排隊系統。

該評論表明，我們才剛開始開發受自然啟發的系統，並且有巨大的潛力對自然世界中的許多不同系統進行建模，以解決人類面臨的各種問題。

更多資訊：S. Thanga Revathi 等人，關於自然啟發優化演算法的簡要研究，國際高級智慧範式雜誌（2024）。DOI：10.1504/IJAIP.2024.139952