群智能优化算法研究及其应用主要探讨基于群体行为的智能优化方法及其在实际问题中的应用。这类算法模拟自然界中生物群体的协作与竞争机制，如蚁群、鸟群、鱼群等，通过个体间的信息共享与交互实现全局优化。常见的群智能算法包括粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、人工蜂群算法（ABC）等。研究内容涵盖算法设计、性能分析、参数优化及改进策略，旨在提升算法的收敛速度、精度和鲁棒性。应用领域广泛，如工程优化、数据挖掘、图像处理、路径规划、调度问题等。通过结合实际问题，群智能算法展现出强大的寻优能力和适应性，为解决复杂优化问题提供了有效工具。
