题目：基于群体智能的多峰函数寻优算法研究

多峰函数优化问题广泛存在于现实世界之中，有别于普通函数优化问题，多峰优化需寻找目标函数在定义区间内的所有最佳值，甚至全部极值，以便决策者综合决断。经典的演化算法，如遗传算法、人工免疫算法和粒子群算法都已被改进以解决多峰优化问题。这些算法具备一定的多峰优化能力，但普遍不足在于，由于搜索能力欠缺以及种群多样性下降过快，算法不能保证找全多峰函数的最优解。因此，针对多峰优化问题构建新的解决方法很有意义。

本文基于群体动物行为的启发，提出了三种多峰函数优化的新策略。第一种策略源于食肉动物的团队协作捕猎行为；第二种策略改变了进化算法中的“选择”机制，并结合动物搜索食物的行为心理学，而构造出“群体觅食算法”；第三种策略将“群体觅食算法”与类似于蚁群的信息素机制相结合，改进了策略二的不足。文中给出了这三种策略的思想原由、算法描述、仿真对比及算法分析。仿真结果表明，策略一有利于寻峰率指标的提高，但却无法兼顾寻优效率；策略二较好的调和了寻峰率和收敛速度之间的矛盾，与一些经典算法相比较的结果表明，其有更优良的多峰寻优效能，但算法初期的空间复杂度过大；策略三降低了策略二算法的空间复杂度，但多峰优化的仿真结果还不够理想。文章三种策略中，策略二在多峰优化上有最佳表现，有望在多峰优化问题上得到应用。