基本鱼群算法的改进方法

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展，许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）以其良好的全局搜索能力和较快的收敛速度在多个领域得到了广泛的应用。

然而，面对复杂多变的实际问题，传统的单一算法往往难以达到理想的优化效果。

因此，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并对其在多个领域的应用进行了研究。

二、人工鱼群算法及其发展人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的智能优化算法，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，实现对问题的全局搜索和优化。

该算法具有较好的全局搜索能力和较快的收敛速度，被广泛应用于各种优化问题中。

然而，传统的人工鱼群算法在面对复杂问题时，可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题，学者们对人工鱼群算法进行了改进和优化。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法针对传统人工鱼群算法的不足，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法（Multiple-Algorithm Fused Improved Artificial Fish Swarm Algorithm, MAF-AFS）。

该算法结合了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、蚁群算法（Ant ColonyOptimization, ACO）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等多种优化算法的特点和优势，通过融合这些算法的优点，提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

具体而言，MAF-AFS 算法在传统人工鱼群算法的基础上，引入了遗传算法的基因变异思想、蚁群算法的信息素传递机制和粒子群优化算法的速度更新策略。

通过这些融合策略，MAF-AFS 能够在搜索过程中保持较高的多样性，避免陷入局部最优；同时，通过信息素的传递和更新策略，提高算法的全局搜索能力。

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能技术的不断发展，优化算法在解决复杂问题中扮演着越来越重要的角色。

人工鱼群算法作为一种模拟鱼群行为的智能优化算法，已经在许多领域得到了广泛的应用。

然而，传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并在实际应用中取得了良好的效果。

二、传统人工鱼群算法概述传统的人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的智能优化算法，通过模拟鱼群的游动、觅食、聚群等行为，实现全局寻优。

该算法具有简单易实现、适应性强等优点，在许多领域得到了广泛的应用。

然而，传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，需要进一步改进。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法为了解决传统人工鱼群算法存在的问题，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法通过引入多种优化算法的思想，将不同算法的优点进行融合，从而提高算法的寻优能力和收敛速度。

具体来说，该算法包括以下步骤：1. 初始化鱼群：在搜索空间中随机初始化一定数量的“人工鱼”，每个“人工鱼”代表一个解。

2. 评价鱼群：根据问题的目标函数，计算每个“人工鱼”的适应度值。

3. 选择操作：根据适应度值的大小，选择出一定数量的优秀“人工鱼”。

4. 融合多种算法：将选出的优秀“人工鱼”与其他优化算法的思想进行融合，如遗传算法、粒子群算法等，形成新的“人工鱼”。

5. 更新鱼群：用新的“人工鱼”替换原有的鱼群中的一部分，继续进行寻优。

四、应用实例本文将基于多算法融合的改进人工鱼群算法应用于某企业的生产调度问题。

该问题涉及到多种生产资源的分配和调度，是一个典型的复杂优化问题。

通过应用该算法，企业可以有效地提高生产效率、降低生产成本。

具体应用步骤如下：1. 建立问题模型：将生产调度问题转化为一个优化问题，并建立相应的目标函数和约束条件。

捕鱼算法改进方案

捕鱼算法改进方案1. 引言捕鱼游戏是一种常见的休闲游戏，玩家通过操控虚拟渔网捕捉游泳中的鱼类，以获取游戏分数。

然而，传统的捕鱼游戏算法通常采用简单的碰撞检测方法，对鱼类的移动轨迹不做动态预测，这导致游戏中鱼类的移动显得单一且可预测性强。

为了提高游戏的趣味性和挑战性，本文将提出一种改进的捕鱼算法，以增加鱼类的移动多样性和复杂性。

2. 现状分析传统的捕鱼算法通常采用以下步骤：生成鱼类的初始位置和速度、更新鱼类的位置、检测碰撞、计算得分。

这种算法简单有效，适用于游戏中鱼类移动轨迹规律固定的场景。

然而，由于缺乏对鱼类移动轨迹的动态预测，导致游戏中的鱼类移动相对呆板，缺乏趣味性。

3. 改进方案为了改进传统的捕鱼算法，提高游戏的趣味性和挑战性，可以从以下几个方面进行改进：3.1 引入路径规划算法在传统的捕鱼算法中，鱼类的移动轨迹通常是直线运动或简单的曲线运动。

为了增加鱼类的移动多样性，可以考虑引入路径规划算法，让鱼类在游泳时能够选择更复杂的路径。

例如，可以使用A*算法或Dijkstra算法来规划鱼类的移动路径，以使其能够绕过障碍物或避免被捕捉。

3.2 添加随机性为了增加游戏的不可预测性，可以在鱼类的移动速度和方向上引入随机性。

例如，可以在每次更新鱼类位置时，随机选择一个方向和一个速度值，使得鱼类的移动轨迹不再是固定的。

这样能够增加玩家的观察和反应能力，提高游戏的刺激性。

3.3 鱼类行为模式为了增加鱼类的复杂性，可以定义不同的鱼类行为模式。

例如，可以将鱼类划分为追逐型、逃逸型、群聚型等不同类型，并给予它们不同的移动策略。

追逐型鱼类会主动接近玩家控制的捕鱼网，逃逸型鱼类会尽量远离捕鱼网，群聚型鱼类会聚集在一起移动。

通过定义不同的鱼类行为模式，能够增加游戏的策略性和挑战性。

4. 实施方案实施改进的捕鱼算法可以按照以下步骤进行：1.生成鱼类的初始位置和速度。

2.根据鱼类的行为模式和路径规划算法确定鱼类的移动路径。

3.根据随机性因素调整鱼类的移动速度和方向。

人工鱼群算法的分析及改进

1、引入动态调整策略
在AFSO算法中，随着迭代次数的增加，鱼群的全局最优解可能逐渐偏离真正的最优解。这是由于在寻优过程中，鱼群可能会陷入局部最优陷阱。为了解决这个问题，我们引入了动态调整策略，即根据算法的迭代次数和当前的最优解，动态地调整鱼群的搜索范围和搜索速度。
2、增加随机扰动
在AFSO算法中，鱼群通常会向当前的全局最优解集中。这可能会导致算法过早地陷入局部最优陷阱。为了解决这个问题，我们引入了随机扰动。即在每次迭代时，随机选择一部分鱼，将其位置和速度进行随机扰动，以增加算法的探索能力。
2、计算适应度：对于每一条鱼，计算其适应度函数值（通常是目标函数值），这个值代表了这条鱼的“健康”状况。
3、比较适应度：将每条鱼的适应度与全局最优解进行比较，更新全局最优解。
4、更新领头鱼：随机选择一条鱼作为领头鱼，然后根据一定的规则，如最小距离规则，选择其他鱼跟随领头鱼。
5、更新鱼群：根据领头鱼的位置和行为，更新其他鱼的位置和行为。
4、多种群并行搜索：通过将搜索空间划分为多个子空间，并在每个子空间中独立运行AFSA，我们可以实现多种群的并行搜索。这种并行搜索方法可以显著提高算法的搜索速度和效率。
四、结论
本次演示对人工鱼群算法进行了详细的分析和改进。通过引入混沌理论、变异机制和自适应调整参数等方法，我们可以有效地提高AFSA的全局搜索能力和效率，避免算法过早地陷入局部最优解。多种群并行搜索方法也可以显著提高算法的搜索速度和效率。这些改进方案为AFSA在实际应用中的广泛应用提供了有力的支持。
感谢观看
3、引入学习因子
在AFSO算法中，每个鱼会根据自身经验和群体行为来调整自己的方向和位置。然而，这个学习因子通常是固定的。为了提高算法的收敛速度和精度，我们引入了可变的学习因子。即根据算法的迭代次数和当前的最优解，动态地调整学习因子的大小。

基于鱼群的边缘检测改进算子

［３］ＪｉａｎｇＭｉｎｇ。ＨｅＸｉａｏｙｕａｎ．Ｆｉｓｈｍａｎｅｕｖｅｒａｎａｌｙｓｉｓｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００９，２５
有图１可以看出，Ｒｏｂｅｒｔｓ算子、Ｓｏｂｅｌ算子不能对图像中的噪声进行很好的抑制和去除，提取的边缘有干扰。Ｃａｎｎｙ边缘检测算子具有相比于其他检测算子较好的边缘检测和边缘选取的能力，并且具有较强的防止图像中噪声干扰的能力，能较好地保留并提取出灰度变化较小的一些细节边缘。由于图像的获取或传输容易受
一
，
，
（２－１３）
，、
４结语
本篇文章在对比分析经常使用的几种边缘检测算法的基础上，
ｌＥ（ｉ，Ｊ１ｌ经过进一步的仿真试验，对各种边缘算法的抗噪性做了对比分析，令ａ【Ｉ，ＪＪａｒｃｔａｎｌ吉ｌ，则Ａ（ｆ，Ｊ）反应了图像上点（ｆ，）处得出Ｃａｎｎｙ算子抗噪性最好。然后通过霍夫变换对Ｃａｎｎｙ算子边Ｌ＼．ｊＪＪ
否为边缘点。
［２］ＭａＨｅｎｇ，ＴｓａｉＴｓｕｅｎｇｆａｎｇ，ＬｉｕＣｈｉｎｃｈｅｎｇ．Ｒｅａｌ — ｔｉｍｅｍｏｎｉｔｏｒ — ｉｎｇｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｕｓｉｎｇｔｅｍｐｏｒａｌｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｏｆｌｉｖｅｆｉｓｈ［Ｊ］．

人工鱼群算法的改进-PPT精品文档

人工鱼群算法
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主讲人：
组员：
AFSA的特点
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• 只需要比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高； • 对初值的要求不高，初值随机产生或设定为固定值均可以； • 对参数设定的要求不高，有较大的容许范围； • 具备并行处理的能力，寻优速度较快； • 具备全局寻优的能力，能够快速跳出局部极值点。
2.基于步长的改进
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2.1 Wang Cuiru 等提出的改进方法的基本思路就是将人工鱼群算法的实际步长改为参数定义域内的随机数，以保证更好的全局搜索能力。 2.2 王西邓等提出了两种对步长进行改进的鱼群算法：一种是移动步长缩减策略，另一种是移动步长动态调整策略。 2.3王宗利等提出的利用评价函数的步长改进算法。
2.2.1移动步长缩减策略
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算法在完成一次鱼群演化后，根据函数最优适应值的变化情况更新最适应值保持次数keep Times 0 最优适应值已更新 Keep Times = Keep times +1 最优适应值不变根据最优适应值保持次数对人工鱼的移动步长进行更新: M_step keep Times >1且m_step> M_step= M_step 其他其中为步长缩减因子，T为给定的常数，:为给定的移动步长最小值。
AFSA的不足之处
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容易收敛于局部最优解精度不够高保持探索与开发平衡的能力较差算法运行后期搜索的盲目性较大算法后期收敛速度慢，易陷入局部最优
改进思路
一、基于算法参数的改进
二、基于鱼群行为的改进三、高阶行为模式四、混合优化算法
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一、基于算法参数的改进
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算法参数： 1.视野visual 2.步长step 3.人工鱼总数N 4.尝试次数try number 5.拥挤度因子

改进的鱼群算法

人工鱼群算法是一种收敛速度快、全局优化能力强的新型群智能算法。

然而,在基本鱼群算法的应用中发现:在迭代前期,算法具有较强的搜索能力;但在运行后期,其搜索能力减弱,易陷入局部极值,且搜索到的最优解精度不高。

针对上述弱点,提出对可视域和步长采用自适应变化策略,引入变异算子策略,通过消亡操作对部分个体进行重新初始化或变异,对基本鱼群算法进行改进,并以函数优化和多维变量的非线性优化问题为例进行了实验研究。

结果表明:改进后的人工鱼群算法具有较好的优化效果。

关键词:改进人工鱼群算法;函数优化;自适应策略;投影寻踪模型1 引言人工鱼群算法是国内学者李晓磊等[1-2]模仿鱼类行为方式提出的一种基于动物行为的新型仿生优化方法,该算法根据“水域中鱼生存数目最多的地方一般就是该水域中富含营养物质最多的地方”这一特点来模拟鱼群的觅食等行为来实现全局优化的,是集群智能思想的一个具体应用。

该算法具有良好的克服局部极值、取得全局极值的能力,并且算法的实现不需要目标函数的梯度值等信息,只需要对问题进行优劣的比较,对搜索空间具有一定的自适应能力,有着较快的收敛速度[3]。

目前,人工鱼群算法已应用到许多领域。

李晓磊等最初将其用于解决连续性函数优化问题和解决组合优化问题(以TSP问题为例),取得了较好的寻优效果;此外,在解决PID参数的整定问题方面,鱼群算法也表现出较好的有效性[2]。

此后,马建伟等将鱼群算法用于神经网络的训练过程,表明了鱼群算法具有鲁棒性强、全局收敛性好的特点[4];唐剑东等将其用于电力系统的无功优化,进行了实例分析,结果表明鱼群算法具有鲁棒性强、全局收敛性好的特点[5];李祚泳等将其用于可持续发展评价、水资源可持续利用评价过程中公式的参数优化,也取得了满意的优化效果。

[6]虽然基本鱼群算法在应用中具有一定的优化特性,但在应用过程中发现,一方面鱼群算法前期收敛速度快,能较快地逼近极值点,但在算法运行后期,鱼群的多样性变差,导致算法进化停滞不前,易陷入局部极值点。

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言在现实世界的优化问题中，人工智能算法因其出色的寻优能力得到了广泛应用。

人工鱼群算法作为其中一种仿生优化算法，已在许多领域取得显著成果。

然而，单一算法的应用在处理复杂问题时可能存在局限性。

本文旨在探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并探讨其在实际应用中的效果。

二、人工鱼群算法概述人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为、进行全局寻优的智能算法。

该算法以人工鱼作为基本单位，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，在解空间中搜索最优解。

人工鱼群算法具有并行性、鲁棒性等优点，在函数优化、路径规划等领域得到广泛应用。

三、多算法融合的改进人工鱼群算法为了进一步提高人工鱼群算法的寻优能力和适应性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法将多种优化算法与人工鱼群算法相结合，通过相互补充和协同作用，提高算法的全局寻优能力和局部搜索能力。

1. 融合差分进化算法差分进化算法是一种基于差分向量的优化算法，具有较强的全局寻优能力。

将差分进化算法与人工鱼群算法相结合，可以扩大搜索范围，提高全局寻优能力。

在改进的人工鱼群算法中，引入差分进化算法的变异操作，对人工鱼的位置进行随机扰动，以增强全局搜索能力。

2. 融合粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过粒子间的协作与竞争实现寻优。

将粒子群优化算法与人工鱼群算法相结合，可以增强局部搜索能力和收敛速度。

在改进的人工鱼群算法中，引入粒子群优化算法的粒子更新机制，对人工鱼的状态进行更新，以加快收敛速度。

四、应用分析本文将改进的人工鱼群算法应用于两个典型领域：函数优化和路径规划。

通过与经典算法进行比较，验证了改进人工鱼群算法的有效性和优越性。

1. 函数优化应用在函数优化问题中，改进的人工鱼群算法能够快速找到全局最优解，且具有较好的鲁棒性。

与经典的人工鱼群算法相比，改进算法在寻优速度和精度方面均有明显提升。

2. 路径规划应用在路径规划问题中，改进的人工鱼群算法能够根据环境信息自主规划出最优路径。

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究1随着人工智能技术的发展，越来越多的优化算法被应用到不同的领域。

其中，人工鱼群智能优化算法因其有效性和简单性而备受关注。

然而，该算法在实际应用中还存在一些问题，需要进一步的改进和研究。

本文旨在探讨人工鱼群智能优化算法的改进及其在各个领域的应用研究。

首先，介绍人工鱼群智能优化算法的基本原理。

人工鱼群智能优化算法是一种基于自然界智慧的优化算法，其核心思想是模拟鱼类在觅食过程中的行为。

该算法由两个部分组成，分别是鱼群的行为部分和个体鱼的行动规则。

鱼群行为部分包括探索和捕食两个过程，个体鱼的行动规则则包括寻找食物、评价食物和调整速度三个步骤。

通过模拟鱼类群集行为，算法能够找到最优解。

然而，人工鱼群智能优化算法在实际应用中还存在一些问题。

首先，算法的收敛速度较慢。

这是由于每只鱼在行动时只能感知到其周围较小的区域，容易陷入局部最优解。

其次，算法的精度不够高，有可能导致搜索结果偏差较大。

此外，如果搜索空间比较大，算法容易陷入搜索停滞。

因此，针对上述问题，需要对人工鱼群智能优化算法进行改进。

其中，最常见的改进方式是引入自适应与动态的参数，并结合启发式算法进行搜索。

自适应参数指的是根据搜索过程中的错误次数和搜索次数对参数进行调整，从而增加算法逃离局部最优解的能力。

动态参数指的是随着搜索过程的不断推进而不断变化，从而增加搜索的广度和随机性。

启发式算法指的是利用问题本身的特点，为算法提供辅助信息，从而增强算法的搜索和优化能力。

这些改进措施能够有效地提高算法的效率和精度，使其更加适用于实际应用。

随着人工智能技术的发展，人工鱼群智能优化算法已经广泛应用于各个领域。

例如，在机器学习中，该算法能够优化深度神经网络的结构和参数，提高模型的性能。

在物联网中，该算法能够优化传感器网络的布局，提高信息传输的效率。

在工业制造中，该算法能够优化生产线的调度和资源分配，提高生产效率。

人工鱼群算法的现状与改进分析

人工鱼群算法的现状与改进分析王闯，薛婷，孙林燕大连海事大学，辽宁大连 (116026)E-mail: wch-7408549@摘要：本文首先对人工鱼群算法目前的发展情况进行了简单的综述。

然后，通过分析人工鱼群算法的优点和缺点，提出了四种改进思路-改进参数、改进鱼群行为、高阶行为模式、与其它优化算法相融合，并用已有的改进算法加以论证。

进而为人工鱼群算法的改进研究提供了新的便利。

关键词：人工鱼群算法，优化算法，算法改进1. 引言优化命题的解决存在于许多领域，对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景。

随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高，基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难。

人工鱼群算法(Artificial Fish-swarm Algorithm，AFSA)是一种基于模拟鱼群行为的优化算法，是由李晓磊等[1]于2002年提出的一种新型的寻优算法。

AFSA是一种新型的思路，从具体的实施算法到总体的设计理念，都不同于传统的设计和解决方法，但同时它又能与传统方法相融合。

因此，AFSA自提出以来，得到了国内外学者的广泛关注，对算法的研究应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。

AFSA己经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究问题。

2. 研究现状在基本AFSA中，主要是利用了鱼群的觅食、聚群和追尾行为，从构造单条鱼的底层行为做起，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中突现出来的目的。

通过研究发现，AFSA具有以下特点[1]：l)算法只需要比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高；2)算法对初值的要求不高，初值随机产生或设定为固定值均可以；3)算法对参数设定的要求不高，有较大的容许范围；4)算法具备并行处理的能力，寻优速度较快；5)算法具备全局寻优的能力，能够快速跳出局部极值点。

从目前对AFSA的研究来看，绝大部分集中在如何应用AFSA解决实际问题，对于算法本身的研究和优化，见到的还不多。

基本鱼群算法的改进方法

工鱼ｘ。和ｘｉ之间的距离，Ｉ】·Ｉｌ为欧氏距离；Ｔｒｙ＿ｎｕｍｂｅｒ定义为工鱼群算法的最大迭代次数；８定义为人工鱼群的拥挤度因子。
（２）人工鱼的基本行为。人工鱼从实体鱼的行为中引入了
以下４种重要行为：觅食行为，追尾行为，聚群行为，随机行为。
分段策略：在此引入分段策略，算法前期采用比较大的固定步长，加快前期收敛速度，算法后期则采用自适应步长。
（２）视野的改进。在初始视野Ｖｉｅｗ内，人工鱼用完尝试次数后没有搜索到食物浓度更优的位置，此时，将视野扩大一倍，即Ｖｉｅｗ’＝２Ｖｉｅｗ，在新的视野条件下，再进行尝试，如果在尝试次数内，仍旧没有搜索到食物浓度更优的位置，则执行随机行为，随机移动一步。如果探索到食物浓度更优的位置，则向该方向移动一步。
诰科教论坛
ＤＯＩ：１０．１９３９２／ｊ．ｃｎｋｉ．１６７１－７３４１．２０１８０６０３２
基本鱼群算法的改进方法
科技风２０１８年２月
熊彪刘徐秀宋红萍赵佰亭
安徽理工大学安徽淮南２３２０００
摘要：人工鱼群算法是一种模拟动物行为的仿生算法，包含了人工智能思想以及动物自治体模式。随着科技的发展和求解问题的多样化，传统人工鱼群算法己经无法很好地解决实际问题，因此，本文提出了一种改进￣Ａ．ｘ－鱼群算法，本文算法在全局收敛性、收敛速度以及收敛精度上都有了一定的提高。

基于鱼群的边缘检测改进算子

基于鱼群的边缘检测改进算子摘要：为了在对鱼群进行边缘检测时获取相对封闭的曲线，提高鱼群目标的检测效率和精准度。

在比较分析了常用的边缘检测算法、边缘检测算法、边缘检测算法的基础上，选取检测效果较好的算法。

但算法会误将图像中一些真实的高频边缘平滑掉，造成检测的边缘缺失，针对这点对该算子进行改进。

将边缘检测算法与霍夫变换相结合的改进算子，能更好的获取鱼群的封闭边缘。

关键词：鱼计算机视觉边缘检测霍夫变换中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）01-0000-001引言随着人工智能、模式识别以及人机智能接口技术的发展与进步，机器视觉已经开始应用到分析动物的各种行为[1]，渔业上也开始得到应用。

鱼群会因为周围环境的改变行为发生变化，如与其他学者利用不同拍摄角度的两个机器监测氧气不足条件下鲫鱼的应激行为[2]；等人利用高速镜头捕捉了鱼瞬间启动时的运动学特性[3]等。

计算机对鱼的行为进行分析，重点是需要确定鱼的活动范围，也就是获取鱼群的轮廓。

在视觉和图像处理的领域中，常用的获取鱼群轮廓的处理方法是边缘检测。

本文通过对边缘算法的比较选择之后，对算子进行改进并比较结果。

2传统的边缘检测算子2.1 边缘检测算子边缘检测算子的计算方法是一种斜向偏差分的梯度，也是一个向量，其中梯度值表示边缘强度，梯度方向垂直于边缘走向，这样就得到了边缘。

边缘检测算子定义如下：（2-1）为了节省计算时间，上式近似简化成式（2-2）：（2-2）算子的两个卷积计算核分别为（2-3）梯度的幅度为（2-4）由于梯度值的大小与灰度值正相关，所以通过对图像个像素值的计算判断，可以检测出图像中的边缘轮廓。

2.2 边缘检测算子边缘检测算子的步骤是先做加权平均，再做微分，最后求梯度。

其算子为（2-5）（2-6）算子的两个卷积计算核分别为（2-7）梯度的幅度为（2-8）算法在空间平面上易于实现，边缘检测受噪声影响较小，能得出清晰地边缘轮廓。

人工鱼群算法综述

人工鱼群算法综述人工鱼群改进算法研究综述摘要：人工鱼群算法源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的群体智能随机全局优化算法，人工鱼群算法(AFSA)起步较晚，还存在着许多不足之处。

因此本文主要通过阐述鱼群算法的基本理论的同时，对人工鱼群算法的改进方法进行文献综述，并根据这些改进方法指出了人工鱼群算法未来的改进与研究方向。

关键词：人工鱼群算法算法改进综述1.引言1.1 人工鱼群算法的基本概念人工鱼群算法是李晓磊等[1]人于2002年提出的一种基于动物自治体[2-3]的优化方法,是集群智能思想[4]的一个具体应用，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。

它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过各人工鱼个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度[5]。

人工鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸显出来的目的[6]。

（1）觅食行为：这是鱼趋向食物的一种活动，一般认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物两或食物浓度来选择行动的方向[6]。

（2）聚群行为：大量或少量的鱼聚集成群，进行集体觅食和躲避敌害，这是它们在进化过程中形成的一种生存方式[6]。

（3）追尾行为：当某一条鱼或几条鱼发现食物时，它们附近的鱼会尾随而来，导致更远处的鱼也会尾随过来[6]。

人工鱼群算法就是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为在搜索域中进行寻优的。

1.2 人工鱼群算法的行为描述觅食行为：设置人工鱼当前状态，并在其感知范围内随机选择另一个状态，如果得到的状态的目标函数大于当前的状态，则向新选择得到的状态靠近一步，反之，重新选取新状态，判断是否满足条件，选择次数达到一定数量后，如果仍然不满足条件，则随机移动一步[6]。

改进人工鱼群算法求解TSP问题

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一类经典组合优化问题。

T S P 问题描述:一个旅行商要拜访N 个城市,从某个城市出发,最后返回该城市,路径限制为每个城市只能访问一次,路径选择的目标为使得到的路径为所有路径之中的最小值。

由于T S P 问题属于N P 难问题,精确算法已不符合实际要求,因此,求解这一类问题通常采用启发式算法。

1 基本人工鱼群算法人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)[1]通过对鱼群的觅食、聚群和追尾等行为进行模拟,对个体鱼的相关行为进行构造,以期达到群体的全局最优。

目前,针对不同问题,人们对基本人工鱼群算法给出了许多不同的改进方式[2-5]。

基本人工鱼群算法原理如下,人工鱼状态: 12n X=x x x （,,,）, i x ( 1,2,i n )为欲寻优的变量;人工鱼所处位置的食物浓度: Y =f x (), Y 为目标函数;个体鱼之间的距离: i,ji j dX X ;人工鱼感知距离:Visual;人工鱼移动步长:Step;觅食最大试探次数:Try_number;拥挤度因子: δ。

(1)觅食行为。

i X 表示人工鱼个体当前状态,在该个体人工鱼感知范围内随机选择状态 jX ,考虑极大值问题,若 ij Y Y ,则该人工鱼向j X 方向移动,到达 nextX ;反之,若 i j Y Y ,则在该个体人工鱼感知范围内重新选择状态 j X ,直到找到满足前进条件的新状态或达到最大试探次数Try_number,若达到最大试探次数后仍找不到符合前进条件的新状态,则在其感知范围内随机移动一步达到新状态。

即:i i j next ii jX rand Step Y Y X X rand Step Y Y ().()·· rand ()表示(0,1)之间的随机数。

(2)聚群行为。

i X 表示人工鱼个体当前状态, f n 表示在i,jd Visual 范围内搜索到的其它人工鱼个体数目, c X 表示中心位置。

人工鱼群算法的改进

• 程晓荣等针对人工鱼群算法的这些不足，引入了改进的模拟退火算法和精英选择的思想对人工鱼群算法进行改进。然后通过对具体实例的仿真实验，比较了人工鱼群算法改进前后进行优化的结果，同时验证了该方法的可行性和有效性。
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四、混合优化方法
• 李晓磊针对复杂大系统的优化问题中方程数多、变量维数高等特点，描述了一种基于分解协调思想的人工鱼群优化算法。并以换热器系统为例进行了计算，结果表明，该算法具有较好的收敛性、初值不敏感性和参数不敏感性等特点。
• Xiaojuan Shan等提出了一种改进的人工鱼群算法，引入禁忌表，增强了人工鱼群算法的全局寻优和邻域搜索能力，避免限于局部最优解。实验结果显示改进的算法具有较好的全局寻优能力。
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5.引入新参数
3）AAFSA3:基于最优人工鱼和最近人工鱼的半复合自适应人工鱼群算法
在AAFSA2 的基础上，对觅食行为做如下改进：人工鱼测算出到离自身最近的人工鱼的距离，并把它作为觅食行为的视野（visual）进行搜索，随机确定一点，如比自身位置优，则以visual2×rand（）向该点动一步；反之，则继续搜索，直至达到规定的尝试次数。如仍未找到，则执行随机行为。用visual2×rand（）而不用visual2×a×rand（）。
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5.引入新参数
4）AAFSA4:基于最优人工鱼和最近人工鱼的复合自适应人工鱼群算法把AAFSA2 和AAFSA3 相结合，得到了另一种改进觅食行为的方法。
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二、基于鱼群行为的改进
1.基于基本鱼群行为的改进 1.1改进的觅食行为 1.2改进的聚群行为 1.3改进的追尾行为 2.基于新增鱼群行为的改进 2.1逃逸行为 2.2繁殖行为
只要视野范围内的最优人工鱼和中心位置优于当前位置，就以rand（）×step 向其移动。

基于鱼群算法的PID优化

ｓｗａｍｉｌｇａｏｒｉｔｈｍｏｒｆｔｕｎｉｎｇｔｈｅｒｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｆｉｎｌｌａｙ，ｗｅｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｉｆｓｈ－
ＰＩＤＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＹＵＬｉ－ｙｉｎｇ，ＪＩＡＯＳｏｎｇ－ｍｉｎｇ
（ＨｅｂｅｉＥｎｇｉｎｅｅｄｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＯｐｔｉｍｉｚｅｄＣｏｎｔｒｏｌｆｏｒＰｏｗｅｒＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ，ＮｏａｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＢａｏｄｉｎｇＨｅｂｅｉ０７１００３，Ｃｈｉｎａ）
ｓｗａｒｍ．ｌｇａｏｉｔｒｈｍａｎｄｕｓｅｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｌｇａｏｒｉｔｈｍｔｏｓｅｔｔｈｅｍａｉｎｓｔｅａｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｃａｓｃａｄｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ，ａｎｄｏｂ・

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展，许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）因其独特的搜索策略和简单性在多个领域得到了广泛的应用。

然而，由于传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时存在局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等，使得研究者开始寻找多种方法来改进算法性能。

本文将详细探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并讨论其在实际问题中的应用。

二、背景知识（一）人工鱼群算法简介人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群觅食行为的仿生算法，它通过模拟鱼群的游动、聚群、追尾等行为来寻找问题的最优解。

该算法具有并行性、鲁棒性等特点，在优化问题中具有广泛的应用。

（二）多算法融合思想多算法融合是将不同算法的优点结合起来，以解决单一算法无法有效解决的问题。

通过融合不同算法的优点，可以弥补单一算法的不足，提高算法的搜索能力和求解效率。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法（一）算法改进思路为了克服传统人工鱼群算法的局限性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法结合了其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）的优点，通过融合多种搜索策略来提高搜索速度和全局寻优能力。

（二）具体实现步骤1. 初始化：设置人工鱼群的数量、视野范围、步长等参数。

2. 初始化鱼群状态：将鱼群随机分布在搜索空间中。

3. 局部搜索：采用人工鱼群算法的局部搜索策略进行寻优。

4. 全局搜索：结合其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）进行全局搜索。

5. 信息共享：通过信息素等机制实现鱼群间的信息共享和协同。

6. 更新状态：根据适应度函数和搜索策略更新鱼群的状态。

7. 终止条件：达到最大迭代次数或满足其他终止条件时停止搜索。

四、应用实例（一）函数优化问题本文将改进后的人工鱼群算法应用于函数优化问题中，通过与其他优化算法进行比较，验证了其优越性和有效性。

捕鱼算法改进方案

捕鱼算法改进方案引言捕鱼游戏是一种在电子游戏平台上非常流行的娱乐方式。

在传统的捕鱼游戏中，玩家需要使用虚拟的武器来捕捉游泳的鱼类并获得积分。

然而，现有的捕鱼算法在游戏体验上存在一些问题，需要一些改进的方案。

本文将介绍一些改进捕鱼算法的方案，以提高游戏的可玩性和娱乐性。

问题分析在传统的捕鱼游戏中，鱼类的移动轨迹通常是预先确定的，并且比较简单。

玩家只需要控制武器的方向和发射的时机，然后等待鱼类游动到武器的射程内进行捕捉。

这种简单的算法导致游戏的可玩性不高，容易无聊和预测。

另外，传统的捕鱼游戏中，鱼类的价值往往是固定的，不会根据鱼的种类和规模的不同而有所变化。

这也导致玩家对游戏的激励较低，难以持续的保持兴趣。

改进方案为了改善传统捕鱼游戏的问题，我们可以考虑以下的改进方案：1. 高级AI鱼群控制将现有的简单鱼类移动轨迹算法升级为更加复杂的AI算法，使鱼类能够具备更加智能的行为。

例如，鱼类可以根据自身状态和周围环境做出更加灵活的移动决策，避免玩家的攻击。

2. 随机鱼类属性改变现有的鱼类价值固定的问题，可以引入随机属性的鱼类。

每条鱼可以有不同的属性，包括体型、速度、价值等。

玩家可以根据鱼类的属性来决定是否值得捕捉，增加了游戏的可玩性和策略性。

3. 多样化的武器选择传统捕鱼游戏中，通常只有一种武器选择，这限制了玩家的战略选择。

改进方案是增加多样化的武器选择，包括不同的射程、不同的威力等。

玩家可以根据当前的游戏情况选择最适合的武器来捕捉鱼类。

4. 多人合作模式传统捕鱼游戏通常只支持单人游戏，这导致游戏的互动性不高。

改进方案是增加多人合作模式，在同一游戏场景中多个玩家可以协作捕捉鱼类，增加了游戏的社交性和竞争性。

5. 任务系统为了增加游戏的挑战性和目标性，可以引入任务系统。

玩家可以根据任务的要求捕捉特定的鱼类，完成任务后可以获得奖励。

任务可以设定为日常任务、周目标等，增加了玩家参与游戏的动力。

结论通过上述的改进方案，我们可以有效地提高传统捕鱼游戏的可玩性和娱乐性。