优化算法是一种高效算法，专注于寻找高度复杂的优化问题的解决方案，如旅行商问题、调度问题、利润最大化等。自然启发算法是一组从自然过程中衍生出来的新颖的问题解决方法和方法。一些受自然启发的优化算法的流行示例包括：遗传算法、粒子群优化、cukcoo 搜索算法、蚁群优化等。
为什么我们需要受自然启发的优化算法？
这些算法在寻找多维和多模态问题的优化解决方案方面非常有效。微积分中的常规优化方法是找到目标函数的一阶导数并将其归零以获得临界点。这些临界点然后根据目标函数给出最大值或最小值。梯度甚至更高阶导数的计算需要更多的计算资源，并且比其他方法更容易出错。
此外，您可以想象找到具有 20 个甚至更多变量的最小化/最大化问题的解决方案是多么复杂。但是，通过使用这些受自然启发的算法，可以以较少的计算工作量和时间复杂度解决问题。这些算法使用随机方法在问题的大搜索空间中找到最佳解决方案。
自然启发优化算法的应用：
- 数字滤波器设计
- 图像处理
- 机器学习
- 数字积分器和微分器设计
- 人脸识别
- 人工神经网络