人工智能：群智能算法的一般框架、特点和不足

一般框架

输入：解空间的初始种群
输出：最佳个体

步骤1：初始化种群规模、迭代次数等参数；
步骤2：在解空间中随机初始化种群；
步骤3：判断是否满足终止条件，如果不满足则继续进行迭代；
步骤4：计算当前一代种群中个体的适应度；
步骤5：从当前种群中挑选出部分个体进行社会协作；
步骤6：自我适应过程；
步骤7：通过竞争过程生成新一代的种群；
步骤8：结束循环，输出最终解。

特点和不足

共同特点：群智能算法是基于概率计算的随机搜索进化算法，在结构、研究内容、方法以及步骤上都有很大的相似性。

存在的问题：
①数学理论基础相对较为薄弱；
②参数设置没有确切的理论依据，对具体问题和应用环境的依赖非常大；
③比较性研究不足，缺乏用于性能评估的标准测试集；
④不具备绝对的可信性，存在应用风险。