前言
這段時間用過這個算法做過相關的工作，今天就介紹一下吧。雖然感覺效果嘛，勉勉強強啦。不過每種算法肯定有其適用的地方，用到了就Mark一下方便后人吧～
介紹
帝國競爭算法（imperialist competitive algorithm，ICA）是Atashpaz－Gargari和Lucas于2007年提出的一種基于帝國主義殖民競爭機制的進化算法，屬于社會啟發(fā)的隨機優(yōu)化搜索方法。目前，ICA已被成功應用于多種優(yōu)化問題中，如調(diào)度問題、分類問題和機械設計問題等。［2］
帝國主義競爭算法，借鑒了人類歷史上政治社會殖民階段帝國主義國家之間的競爭、占領、吞并殖民殖民地國家從而成為帝國國家的演化，是一種全局性的優(yōu)化算法。該算法把所有初始化的個體都稱作國家，按照國家勢力分成帝國主義國家及殖民地兩種，前者優(yōu)勢大于后者。［1］
其實，從另一個角度來看，ICA可以被認為是遺傳算法（GA）的社會對應物。ICA是基于人類社會進化的過程，而GA是基于物種的生物進化過程。二者其實有異曲同工之妙。
不過話說回來，大多數(shù)群體仿生類算法都有異曲同工之妙～
流程圖
學習算法框架，當然先搞懂流程圖啦。算法的流程圖我就不重新畫了，找了一篇文獻上的直接挪過來：［1］
整個流程大體如上，可能大家在其他地方看到的有些專有名詞可能對不上，但描述的都是一個東西，本質(zhì)是一樣的。我們下面來一步步分析這個過程吧。
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