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。