講座內(nèi)容：頭腦風(fēng)暴優(yōu)化（Brain Storm Optimization，BSO）算法是一種新興的群體智能優(yōu)化方法，以眾人集思廣益解決問題為原型，抽取其中解決問題的模式，將其抽象為智能優(yōu)化算法。BSO算法通過聚類/分類方法分析解集合構(gòu)成，基于解的分布生成新解，經(jīng)過迭代求解，具有求解過程不依賴數(shù)學(xué)模型的特點。本報告將首先介紹了頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的優(yōu)化算子和基本原理。在對基本頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法和目標(biāo)空間中的頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法比較的基礎(chǔ)上，對頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的研究現(xiàn)狀，包括發(fā)展式群體智能、群體多樣性、求解不同類型問題和實際應(yīng)用的研究進展進行了全面的綜述。最后對頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法有待進一步研究的問題進行展望。