Cockroach Swarm Optimization a new bionic algorithm, entitled Cockroach Swarm Optimization (CSO), that is inspired by the social behavior of cockroaches. We construct some models by imitating the foraging behaviors of cockroach, and describe

受帝国主义殖民竞争机制的启发，Atashpaz-Gargari和Lucas于2007年提出了一种新的智能优化算法—帝国竞争算法 (ICA)。与GA, PSO, ABC等受生物行为启发的群智能算法不同，ICA受社会行为启发，通过摸拟殖民地同化机制和帝国竞争机制而形成的一种优化方法。ICA也是一种基于群体的优化方法，其解空间由称为国家的个体组成。ICA将国家分为几个子群，称为帝国。在每个帝国内，ICA通过同化机制使非最优的国家(殖民地)向最优国家(帝国主义国家)靠近，该过程类似于PSO。帝国竞争机制

粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善