人工鱼群算法ppt
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人工鱼群算法1
人工鱼群算法实例
• 然后先进行追尾活动，每条鱼Xi都查看在自己可视域范围内 （即距离小于visual，visual根据搜索空间的大小而定）的 其它鱼，从中找到适应函数值最小的一个Xj ，其适应度函 数值记为Yj，Xj周围可视域内的其它个体数量记为nf，若 Yj*nf<δ*Yi （δ为拥挤度因子，此处取1），则表明Xj周围 “食物”较多且不太拥挤，这时Xi对每一个自己和Xj的不同 的位重新随机取值（例如Xi为1001，而Xj为1100，那么就 对Xi的第2，4位重新随机取值），从而向Xj靠近。追尾活动 若不成功，则进行聚群行为，每条鱼都先找出自己周围可 视域内的其它鱼，形成一个小鱼群，然后找出这群鱼的中 心点，这里中心点的确定方法是，若鱼群中半数以上的鱼 在第ｉ位上取１，则中心点的第ｉ位也为1，否则为0，接 着采用和前面相同方法查看中心点的“食物”是否较多， 是否拥挤，据此决定是行为（AF-follow）指鱼向其可视区域 内的最优方向移动的一种行为。人工鱼Xi搜 索其视野内所有伙伴中的函数最优伙伴Xj， 如果 Yj/ nf > δYi,表明最优伙伴的周围不太 拥挤，则Xi朝此伙伴移动一步，否则执行觅 食行为。
算法介绍 伪代码
• • • • • • • • •
算法介绍 代码
function [XXnext] = gmjprey(XX,Try_number,Visual,Step) pp=0; for j=1:Try_number XXj=XX+rand*Step*Visual; if(maxf(XX)<maxf(XXj)) XXnext=XX+rand*Step*(XXj-XX)/norm(XXj-XX); pp=1; break end end if(~pp) XXnext=XX+rand*Step; end
鱼群算法的介绍
定义：视野范围visual=2.5,步长step=0.3,拥挤因子 δ =0.125，迭代次数为 100次，人工鱼的个数为50只。
无审视环节的实验效果图：公告板得 到的结果是（0.046247,0.005745） ， f(x,y)max=0.9996。
有审视环节的实验效果图：公告板显 示的结果：（-0.023021,0.007922）， f(x,y)max=0.9999。
2、聚群行为：搜寻视野范内的同伴，判断视野范围内的鱼群 中心的食物量是否比当前自己拥有的食物量多。如果多则往鱼群中心方 向移动，少则执行觅食行为。
3、追尾行为：搜寻视野范围内的同伴，找出拥有食物量最多 的个体。并判断拥有食物量最多的个体的周围是否有太多的鱼。如果少 则说明值得往食物量最多的鱼方向移动，如果太多则说明不值得向食物 量最多的鱼方向移动，还是自己找食物好（即执行觅食行为。）。（这 里的多和少是有拥挤因子决定的。）
如果 且Yv1<Yv2，表明伙伴Xv2的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，朝伙伴Xv2的方 向前进一步；否则执行觅食行为。如果 也执行觅食行为。
2.4 随机行为
随机行为：随机行为的实现比较简单，就是在视野中随机选择一个状态，然后向该方向移动，其实 它是觅食行为的一个缺省行为。根据所要解决的问题性质, 对人工鱼当前所处的环境进行评价，从 而选一种行为。较常用的评估方法是：选择各行为中使得向最优方向前进最大的方向，也就是各行 为中使得人工鱼的下一个状态最优的行为，如果没有能使下一个状态优于当前状态的行为，则采用 随机行为。
先提一下鱼群算法里面的各种参数： 1、visual 表示人工鱼的感知距离（即视野范围）。 2、step 表示人工鱼移动的最大步长。 3、 δ 表示拥挤因子 4、try—number是人工鱼在觅食行为中的移动次数。 5、friend—number表示人工鱼数量。
无审视环节的实验效果图：公告板得 到的结果是（0.046247,0.005745） ， f(x,y)max=0.9996。
有审视环节的实验效果图：公告板显 示的结果：（-0.023021,0.007922）， f(x,y)max=0.9999。
2、聚群行为：搜寻视野范内的同伴，判断视野范围内的鱼群 中心的食物量是否比当前自己拥有的食物量多。如果多则往鱼群中心方 向移动，少则执行觅食行为。
3、追尾行为：搜寻视野范围内的同伴，找出拥有食物量最多 的个体。并判断拥有食物量最多的个体的周围是否有太多的鱼。如果少 则说明值得往食物量最多的鱼方向移动，如果太多则说明不值得向食物 量最多的鱼方向移动，还是自己找食物好（即执行觅食行为。）。（这 里的多和少是有拥挤因子决定的。）
如果 且Yv1<Yv2，表明伙伴Xv2的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，朝伙伴Xv2的方 向前进一步；否则执行觅食行为。如果 也执行觅食行为。
2.4 随机行为
随机行为：随机行为的实现比较简单，就是在视野中随机选择一个状态，然后向该方向移动，其实 它是觅食行为的一个缺省行为。根据所要解决的问题性质, 对人工鱼当前所处的环境进行评价，从 而选一种行为。较常用的评估方法是：选择各行为中使得向最优方向前进最大的方向，也就是各行 为中使得人工鱼的下一个状态最优的行为，如果没有能使下一个状态优于当前状态的行为，则采用 随机行为。
先提一下鱼群算法里面的各种参数： 1、visual 表示人工鱼的感知距离（即视野范围）。 2、step 表示人工鱼移动的最大步长。 3、 δ 表示拥挤因子 4、try—number是人工鱼在觅食行为中的移动次数。 5、friend—number表示人工鱼数量。
人工鱼群算法及其应用模板
广西民族大学硕士学位论文人工鱼群算法及其应用姓名：聂黎明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周永权20090401２人工鱼群算法及改进方法２．１引言人工鱼群算法（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＡＦＳＡ）‘２２。
２５１是李晓磊等人于２００２年在对动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型仿生优化算法，该算法根据“水域中鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中富含营养物质最多的地方＂这一特点来模仿鱼群的觅食行为而实现寻优。
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突现出来的目的。
２．２人工鱼群算法２．２．１算法起源经过漫长的自然界的优胜劣汰，动物在进化过程中，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决问题带来了不少鼓舞和启发。
动物个体的智能一般不具备人类所具有的综合判断能力和复杂逻辑推理能力，是通过个体或群体的简单行为而突现出来的。
动物行为具有以下几个特点嘶１：（１）盲目性：不像传统的基于知识的智能系统，有着明确的目标，人工鱼群算法中单个个体的行为是独立的，与总目标之间往往没有直接的关系；（２）自治性：动物有其特有的某些行为，在不同的时刻和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的控制或指导；（３）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的；（４）并行性：各个体的行为是实时的、并行进行的；（５）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。
２．２．２算法原理人工鱼群算法就是一种基于动物行为的自治体寻优模式，它是基于鱼类的活动特点构建起来的新型智能仿生算法。
通常人们可以观察到如下的鱼类行为：ａ）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量或食物浓度来选择行动方向的。
人工鱼群算法(AFSA)及其简单应用举例
+ 2.2 AFSA基本概念 + 假设在一个n维的目标搜索空间中，有N条组成一 + 个群体的人工鱼，每个人工鱼个体的状态可表示为 + 向量X=（x1,x2,……xn）,其中xi（i=1,……n）为欲寻 + 优的变量：人工鱼当前所在位置的食物浓度表示为 + Y=f(X),其中Y为目标函数；人工鱼个体间距离表示 + 为 d=||Xi-Xj ||; visual表示人工鱼的感知范围，step + 为人工鱼移动步长，δ为拥挤度因子；trynumber + 表示人工鱼每次觅食最大试探次数。
6
8 10
x1
AFSA 迭 代 20次 8
+ 1.2 人工生命
+ 具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面 的内容：
+ 1、研究如何利用计算技术研究生物现象；
+ 2、研究如何利用生物技术研究计算问题。
+
+ 我们关注的是第二点。
+
如何利用生物技术研究计算问题是人工生命
研究的重要方向，现已有了很多源于生物现象的计
算技巧， 例如人工神经网络是简化的大脑模型，遗
+ 2.4 具体算法步骤 + 鉴于以上描述的人工鱼群行为，每条人工鱼探索 + 它当前所处的环境状况和伙伴的状况，从而选择一 + 种行为来实际执行，最终人工鱼集结在几个局部极 + 值周围。一般情况下，在讨论求极大问题时，拥有 + 较大的适应值的人工鱼一般处于值较大的极值域周 + 围，这有助于获取全局极值域，而值较大的极值区 + 域周围一般能集结较多的人工鱼，这有助于判断并 + 获取全局极值。具体的人工鱼群算法步骤如下：
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。
人工鱼群算法优化神经网络的网络入侵检测
于保 存上 次 隐含层 的输 出 ，Ｅ Ｉ ｍａ ｎ 神 经 网络 的结构 图
如 图 １所 示 。
【 （ 七 ） ＝ ｇ （ ）
算法 ：
８ Ｅ
＝
ｆ ７ １
综 合 上述 可 知 隐含 层 到输 出层 的权重 因子学 习
） 一 ） ） ’ ｇ ’ ） （
数据输入Ｅ Ｌ Ｍ￣ ￣ 缀 网络 学 ＝ ＝ ＿ ＝ ＿ １
前 邻 域 内 的伙 伴 数 目 及 中心位 置 ， 为拥 挤 因子 。若
Ｓ ｔ ｅ ｐ
的 解为 。
、
０
鱼群优化Ｅ Ｌ Ｍ＊ ￣ 经 刚络 参数
则朝 伙伴 中心 移动 。
（ １ ２ ）
１ Ｌ 得 判 最 优 Ｅ Ｌ Ｍ 神 经 参 数１
设输 出层 的期 望输 出为 Ｙ ａ 则 定义 性能 函数如 下 ．
‘ ‘ ” （ ‘ ‘ 砷 ｆ ４）
Ａ Ｆ Ｓ Ａ） 是 一种 采用 自下 而上 信息 寻优 模式
的 智能 搜 索 算 法 ，具 有 并 行性 、收敛 速 度 快 等优 点 ，
为 网络入 侵分 类器 构建 过程 中的 Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 参 数优 化提 供 了一种 新 的工具 。
面‘
（ ）
从Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 建模 原理 可 知 ，Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 的
性 能 与初始 值取 值 相关 ，要 获得 最优 的 Ｅ Ｌ Ｍ 神经 网络
从 图 １可 知 ，Ｅ ｌ ｍａ ｎ数学 模型 如 下 ：
ｆ （ 七 ） ＝ （ 七 一 １ ）
｛ （ ） ＝ ． 厂 （ “ （ ） ｔ （ ） ） （ ） ＝ ｇ （ Ｗ ２ ｘ （ ） ） （ １ ）
如 图 １所 示 。
【 （ 七 ） ＝ ｇ （ ）
算法 ：
８ Ｅ
＝
ｆ ７ １
综 合 上述 可 知 隐含 层 到输 出层 的权重 因子学 习
） 一 ） ） ’ ｇ ’ ） （
数据输入Ｅ Ｌ Ｍ￣ ￣ 缀 网络 学 ＝ ＝ ＿ ＝ ＿ １
前 邻 域 内 的伙 伴 数 目 及 中心位 置 ， 为拥 挤 因子 。若
Ｓ ｔ ｅ ｐ
的 解为 。
、
０
鱼群优化Ｅ Ｌ Ｍ＊ ￣ 经 刚络 参数
则朝 伙伴 中心 移动 。
（ １ ２ ）
１ Ｌ 得 判 最 优 Ｅ Ｌ Ｍ 神 经 参 数１
设输 出层 的期 望输 出为 Ｙ ａ 则 定义 性能 函数如 下 ．
‘ ‘ ” （ ‘ ‘ 砷 ｆ ４）
Ａ Ｆ Ｓ Ａ） 是 一种 采用 自下 而上 信息 寻优 模式
的 智能 搜 索 算 法 ，具 有 并 行性 、收敛 速 度 快 等优 点 ，
为 网络入 侵分 类器 构建 过程 中的 Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 参 数优 化提 供 了一种 新 的工具 。
面‘
（ ）
从Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 建模 原理 可 知 ，Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 的
性 能 与初始 值取 值 相关 ，要 获得 最优 的 Ｅ Ｌ Ｍ 神经 网络
从 图 １可 知 ，Ｅ ｌ ｍａ ｎ数学 模型 如 下 ：
ｆ （ 七 ） ＝ （ 七 一 １ ）
｛ （ ） ＝ ． 厂 （ “ （ ） ｔ （ ） ） （ ） ＝ ｇ （ Ｗ ２ ｘ （ ） ） （ １ ）
淘宝网人工鱼群算法及应用
淘宝网人工鱼群算法及应用淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法，它主要应用于淘宝网的推荐系统中。
人工鱼群算法模拟了鱼群觅食行为，通过个体间的交流与合作来寻找最佳解决方案。
淘宝网作为中国最大的电商平台，每天都面临着海量的商品与用户，如何将最合适的商品推荐给用户成为了一个重要的问题。
人工鱼群算法的应用能够有效地解决这个问题。
首先，淘宝网人工鱼群算法通过模拟鱼群觅食行为来寻找最佳解决方案。
在淘宝网的推荐系统中，每个商品可以看作一个虚拟的食物源，每个用户可以看作一个鱼。
人工鱼群算法通过模拟个体的觅食行为来寻找最佳匹配的商品。
鱼群中的每个个体通过觅食行为相互影响，通过正反馈和负反馈的机制，每个个体都能够获取到一定的信息。
其次，淘宝网人工鱼群算法通过个体间的交流与合作来优化推荐结果。
在鱼群中，个体之间会通过信息素的交流来共同优化搜索过程。
这样，每个个体就能够借助其他个体的经验和信息来加速搜索最佳匹配的商品。
而在淘宝网的推荐系统中，用户的行为数据就是一种信息素。
通过分析用户的行为数据，可以将用户划分为不同的群体，并将同一群体中的用户的喜好进行统计分析。
这些统计结果就是交流与合作中的信息素，在人工鱼群算法中被用来引导每个个体的搜索行为。
最后，淘宝网人工鱼群算法通过优化推荐结果来提升用户体验。
在鱼群中，每个个体都会根据自己的目标函数来进行搜索，而目标函数的选择会对搜索效果产生影响。
在淘宝网的推荐系统中，用户的满意度可以作为目标函数，通过优化目标函数来提升用户对推荐结果的满意度。
通过不断地调整目标函数，可以使得推荐系统更加符合用户的需求，提升用户体验。
总之，淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法，它通过模拟鱼群觅食行为、个体间的交流与合作、优化推荐结果等方式来提升淘宝网的推荐系统。
通过应用人工鱼群算法，淘宝网能够更精准地向用户推荐最合适的商品，提升用户的购物体验。
群体智能优化算法-鱼群优化算法
（5）
AF_Follow的伪代码如下：
functionAF_Follow（）
{
fmax=-∞；
for (j=0;j<friend_num;j++)
{
if (di,j<Visual andf(Xj)>fmax)
{
fmax=f(Xj);Xmax=Xj;
}
}
nf=0;
for (j=0;j<friend_num;j++)
对Xi(t)执行觅食行为，计算Xi,prey。
ifmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey))<f(Xi)then
Xi(t+1)=argmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey));
end if
endfor
End
参考文献
1.Yazdani, D., A. Nadjaran Toosi, and M.R. Meybodi.Fuzzy Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm. inAI 2010: Advances in Artificial Intelligence. 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
（4）
AF_Swarm的伪代码如下：
function AF_Swarm（）
{
nf=0;Xc=0;
for (j=0;j<fried_num;j++)
{
if (di,j<Visual)
{
nf++;Xc+=Xj;
AF_Follow的伪代码如下：
functionAF_Follow（）
{
fmax=-∞；
for (j=0;j<friend_num;j++)
{
if (di,j<Visual andf(Xj)>fmax)
{
fmax=f(Xj);Xmax=Xj;
}
}
nf=0;
for (j=0;j<friend_num;j++)
对Xi(t)执行觅食行为，计算Xi,prey。
ifmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey))<f(Xi)then
Xi(t+1)=argmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey));
end if
endfor
End
参考文献
1.Yazdani, D., A. Nadjaran Toosi, and M.R. Meybodi.Fuzzy Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm. inAI 2010: Advances in Artificial Intelligence. 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
（4）
AF_Swarm的伪代码如下：
function AF_Swarm（）
{
nf=0;Xc=0;
for (j=0;j<fried_num;j++)
{
if (di,j<Visual)
{
nf++;Xc+=Xj;
人工鱼群算法的改进-PPT精品文档
人工鱼群算法
$
主讲人：
组员：
AFSA的特点
$
• 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
$
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
$
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
$
• • • • •
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
$
一、基于算法参数的改进
$
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
$
主讲人：
组员：
AFSA的特点
$
• 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
$
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
$
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
$
一、基于算法参数的改进
$
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
人工鱼群算法及其在一维下料问题中的运用
Y=f(X)，其中Y为目标函数值；人工鱼个体的距离表示为di,j=//Xi-Xj//；
Visual表示人工鱼的感知距离；Step表示人工鱼的最大步长；δ为拥挤 度因子。 ② 觅食行为 设人工鱼的当前状态为Xi在其感知范围内随机选择一个状态Xj， 如果在求极大问题中，Yi<Yj(或在求极小问题中， Yi>Yj ，因极大 和极小问题可以互相转换，所以以下均以求极大问题讨论)，则向该 方向前进一步;反之，再重新随机选择状态Xj，判断是否满足前进条 件;这样反复尝试try-number次后，如果仍不满足前进条件，则随机 移动一步。
觅食行为:这是生物的一种最基本的行为，也就是趋向食物的一种
活动;一般可以认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物量或浓度来 选择趋向的，因此，以上所述的视觉概念可以应用于该行为。 聚群行为:这是鱼类较常见的一种现象，大量或少量的鱼都能聚集 成群，这是它们在进化过程中形成的一种生存方式，可以进行集体觅 食和躲避敌害。 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 其后快速游过来，进而导致更远处的鱼也尾随过来。 随机行为:鱼在水中悠闲的自由游动，基本上是随机的，其实它们 也是为了更大范围的寻觅食物或同伴。
其中，初始状态X=（x1,x2,…,xn），随机状态Xv=(x1v,x2v,…,xnv)
则该过程可以表示如下：
上式中，Rand函数为产生0到1之间的随机数，Step为移动步长。 由于环境中同伴的数目是有限的，因此在视野中感知同伴的状态， 并相应的调整自身状态的方法与上式类似。
●鱼群行为分析
鱼类与我们的关系相当密切，也较为我们所熟知，通常我们可以 观察到如下的鱼类行为:
鉴于以上描述的人工鱼模型及其行为，每个人工鱼探索它当前 所处的环境状况(包括目标函数的变化情况和伙伴的变化情况)，从 而选择一种行为，最终，人工鱼集结在几个局部极值的周围，一般 情况下，在讨论求极大问题时，拥有较大的AF_foodconsistence值的 人工鱼一般处于值较大的极值域周围，这有助于获取全局极值域， 而值较大的极值区域周围一般能集结较多的人工鱼，这有助于判断 并获取全局极值。
人工鱼群算法课件
面临的挑战与问题
局部最优解
人工鱼群算法容易陷入局部最优解，导致搜索过程停滞不前。
参数设置
人工鱼群算法的参数设置对搜索结果影响较大，如何合理设置参数 是关键问题。
适用性问题
人工鱼群算法在处理大规模、高维度问题时性能下降，需要改进算 法以适应更复杂的问题。
解决方案与建议
混合优化算法
将人工鱼群算法与其他 优化算法结合，如遗传 算法、粒子群算法等， 以提高搜索性能。
03
人工鱼群算法的实现过程
初始化
随机初始化鱼群
在解空间中随机生成一定数量的鱼， 每条鱼代表一个潜在的解。
设置初始参数
包括最大迭代次数、视野范围、步长 等，这些参数对算法的性能和收敛速 度有重要影响。
行为模拟
觅食行为
01
每条鱼根据自身的感知能力在解空间中随机游动，寻找更优的
解。
聚群行为
02
根据鱼群中其他鱼的分布情况，判断是否聚集到中心区域，以
自适应参数调整
根据搜索过程动态调整 人工鱼群算法的参数， 以避免陷入局部最优解 。
强化学习
借鉴强化学习的思想， 通过与环境的交互不断 调整策略，提高搜索性 能。
THANK YOU
详细描述
多群体协同进化策略将问题划分为多个子问题，并为每个子问题分配一个独立的鱼群进行优化。每个鱼群采用不 同的优化策略和参数，以适应其对应的子问题的特性。通过多群体协同进化，算法能够同时从多个角度探索解空 间，提高全局搜索能力和收敛速度。
混合优化策略
总结词
混合优化策略结合了多种优化算法的优点， 以提高人工鱼群算法的性能。通过将不同的 优化算法与人工鱼群算法相结合，可以弥补 人工鱼群算法的不足，提高其求解复杂问题 的能力。
人工鱼群算法共26页
▪ 基本思想
鱼群特点: 在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是本水域中富 含营养物质最多的地方。
算法作用：全局择优 鱼群行为:觅食，聚群，追尾。
1
算法描述
2
人工鱼的视觉描述
其中Rand()函数为产生0到1之间 的随机数；Step为步长
3
序号 变量名
变量含义
1
N
人工鱼群个体大小
2
{Xi}
人工鱼个体的状态位置、Xi=(x1,x1,···,xn)，其中xi=(1,2,···,n)为待 优化变量
23
▪ ⑴视野的改进 ▪ ⑵分段优化方法 ▪ ⑶混合优化方法
24
Thank you！
25
NO
Yi<Yj
NO
YES
Xi|next =Xi + rand * Step * X j X i
|| X
j X
||
i
n>=try_number YES
Xi|next =Xi + rand * Step
人工鱼Xi在其视野内随机 选择一个状态Xj，分别计算它 们的目标函数值进行比较，如 果发现Yj比Yi优，则Xi向Xj的 方向移动一步
否则，执行觅食行为
11
▪
12
▪
参数
人工鱼数 最大迭代次数 觅食最大试探次数
取值
50 50 100
参数
感知距离 拥挤度因子 移动步长
取值
1 0.618 0.1
13
14
▪
参数
人工鱼数 最大迭代次数 觅食最大试探次数
取值
100 50 100
参数
感知距离 拥挤度因子 移动步长
取值
2.5 0.618 0.3
鱼群特点: 在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是本水域中富 含营养物质最多的地方。
算法作用：全局择优 鱼群行为:觅食，聚群，追尾。
1
算法描述
2
人工鱼的视觉描述
其中Rand()函数为产生0到1之间 的随机数；Step为步长
3
序号 变量名
变量含义
1
N
人工鱼群个体大小
2
{Xi}
人工鱼个体的状态位置、Xi=(x1,x1,···,xn)，其中xi=(1,2,···,n)为待 优化变量
23
▪ ⑴视野的改进 ▪ ⑵分段优化方法 ▪ ⑶混合优化方法
24
Thank you！
25
NO
Yi<Yj
NO
YES
Xi|next =Xi + rand * Step * X j X i
|| X
j X
||
i
n>=try_number YES
Xi|next =Xi + rand * Step
人工鱼Xi在其视野内随机 选择一个状态Xj，分别计算它 们的目标函数值进行比较，如 果发现Yj比Yi优，则Xi向Xj的 方向移动一步
否则，执行觅食行为
11
▪
12
▪
参数
人工鱼数 最大迭代次数 觅食最大试探次数
取值
50 50 100
参数
感知距离 拥挤度因子 移动步长
取值
1 0.618 0.1
13
14
▪
参数
人工鱼数 最大迭代次数 觅食最大试探次数
取值
100 50 100
参数
感知距离 拥挤度因子 移动步长
取值
2.5 0.618 0.3
云人工鱼群算法
Ｃ ｍ ｕｅ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄ ｐ ｌ ａｉｎ 计算机工程与应用 ｏ ｐ ｔｒ ｇｎ ｅｉ ｎ Ａ ｐ ｉ ｔ ｓ Ｅ ｎ ｃ ｏ
◎ 研 究 、 讨 ◎ 探
云 人工 鱼群算 法
韦修 喜 曾海 文 周 永权 。 ， ，
Ｗ ＥＩ Ｘｉ — ｉ， ｕ ｘ ＺＥＮＧ Ｈａ— ｎ ， ｉｗｅ ‘ ＺＨＯＵ Ｙｏ ・ ｕａ ｎｇ ｑ ｎ２
ＣＡＦ Ａ ｉｈ ｉ ｓ ｄ ｏ ｐ ｉ ｚｎ ｏ ｌｘ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｆ ｎ ｔ ｎ ｉ ａ ｅ ｏ ｂ ｔ ｔ ｅ ｄ ａ ｆ ＡＦＳ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｔ ｓ ｏ Ｓ ｗｈ ｃ ｓ ｕ ｅ ｆ ｒ ｏ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｃ ｍｐ ｅ ｏ ｌ ａ ｕ ｃ ｉ ｓ ｎ ｏ ｂ ｓ ｄ ｎ ｏ ｈ ｈ ｉ ｅ ｏ Ａ ｎ ｈ ｒ ｐ ｒ ｅ ｆ ｉ ｒ ｎ ｏ ｅ ｓ ｎ ｔｂ ｅ ｅ ｄ ｎ ｙ ｏ ｏ ａ ｌ ｕ ａ ｄ ｍｎ ｓ ａ ｄ ｓａ ｌ ｔｎ ｅ ｃ ｆ ａ ｎ ｒ ｌ ｃ ｏ ｄ ｍｏ ｅ ． ｉ ａｌ ｔ ｅ ｕ ｅ ｉａ ｅ ｐｅ ｉ ｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｔ ｉ ｍ ｄ １ ｎ ｌ ｈ ｎ ｍ ｒ ｌ ｘ ｒｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓ Ｆ ｙ， ｃ ｓ ｍｅｈ ｄ ｏ ｔ ｏ ｎ ｔ ｏ ｌ ｃ ｎ ｆｅ ｔ ｅｙ ｏ ａ ｅ ｈ ｇ ｏ ａ ｏ ｔ ｎ ｙ ａ ｅ ｆ ｃ ｉ ｌ ｌ ｃ ｔ ｔ ｅ ｌｂ ｌ ｐ ｉ ｍ ， ｕ ａｓ ｈ ｖ ａ ａｈ ｒ ｈ ｇ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｐ ｅ ． ｉ ｂ ｌ ｖ ｄ ｈ ｔ ｖ ｍｕ ｂ ｔ ｌｏ ａ ｅ ｒ ｔ ｅ ｉ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｓ ｅ ｄＩ ｓ ｅｉ ｅ ｔ ａ ＣＡＦ Ａ ｔ ｅ Ｓ ｗｉ ｅ ｏ ｒ ｍｉｉ ｇ ｃ ｎ ｉ ａｅ ｏ ｖ ｌｔｏ ａｙ ａｇ ｒ ｈ ． ｌ ｂ ｃ ｍｅ ａ ｐ ｏ ｓ ａ ｄ ｄ ｔ ｆ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｒ ｌｏ ｉ ｍｓ ｌ ｎ ｔ Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｏ ｄ ｍ ｏ ｅ ； ｒｉ ｃａ ｓ ｓ ｒ ｌ ｏ ｉ ｍ ； ｌ ｕ ｒｉ ｃ ａ ｓ ｗａｎ ｌ ｏ ｉ ｍ ； ｃ ｉ ｎ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌ ｕ ｄ ｌａ ｆ ｉｌ ｆ ｈ ｗａ ｉ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｏ ｄ ａ ｆ ｉ ｌｆ ｈ ｓ ｒ ＇ ａ ｇ ｒｔ ｔｉ ｉ ｎ ｔ ｔｉ ｉ ｌ ｈ ｆ ｔ ｐｉ ａｉ ｕｎ ｏ ｍｉ ｏ
◎ 研 究 、 讨 ◎ 探
云 人工 鱼群算 法
韦修 喜 曾海 文 周 永权 。 ， ，
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鱼群算法基本理论
设人工鱼当前状态为Xi，探索当前邻域内的伙伴数目nf 及中心位置Xc。若Yc / nf Yi，表明伙伴中心有较多食物且不 太拥挤，则朝伙伴的中心位置方向前进一步，即
X
t i
1
X
t i
X j Xti X j Xti
Step Rand
否则，执行觅食行为。
7.2 鱼群算法的基本原理
追尾行为
X
t i
1
X
t i
X j Xti X j Xti
Step Rand
否则，重新随机选择Xj，判断是否满足前进条件，尝试Trynumber次后al Rand
7.2 鱼群算法的基本原理
群聚行为
这是鱼群生存和躲避危害的一种生活习性。在鱼群算法 中，一般规定两条，一是尽量向邻近伙伴的中心移动，二是 避免过分拥挤。
7.1 鱼群算法的概述
7.1.2 鱼群算法的发展
鱼群算法是浙江大学系统工程研究所李晓磊博士等在 《系统工程理论与实践》2002年第11期发表的“一种基于动 物自治体的寻优模式：鱼群算法”中首次提出。之后，引起 广泛关注，提出多种改进算法。
7.1 鱼群算法的概述
7.1.3 鱼群算法的特点
李晓磊博士论文描述 李晓磊博士在“一种基于动物自治体的寻优模式：鱼群 算法”一文中描述鱼群算法的特点主要是“五性”： ① 并行性：多个人工鱼并行进行搜索； ② 简单性：算法中仅使用了目标问题的函数值； ③ 全局性：算法具有很强的跳出局部极值的能力； ④ 快速性：算法中虽然有一定的随机因素，但总体是在 步步向最优搜索； ⑤ 跟踪性：随着工作状况或其他因素的变更造成的极值 点的漂移，本算法具有快速跟踪变化的能力。
鱼群在游动过程中，当其中一条鱼或几条鱼发现食物时，
X
t i
1
X
t i
X j Xti X j Xti
Step Rand
否则，执行觅食行为。
7.2 鱼群算法的基本原理
追尾行为
X
t i
1
X
t i
X j Xti X j Xti
Step Rand
否则，重新随机选择Xj，判断是否满足前进条件，尝试Trynumber次后al Rand
7.2 鱼群算法的基本原理
群聚行为
这是鱼群生存和躲避危害的一种生活习性。在鱼群算法 中，一般规定两条，一是尽量向邻近伙伴的中心移动，二是 避免过分拥挤。
7.1 鱼群算法的概述
7.1.2 鱼群算法的发展
鱼群算法是浙江大学系统工程研究所李晓磊博士等在 《系统工程理论与实践》2002年第11期发表的“一种基于动 物自治体的寻优模式：鱼群算法”中首次提出。之后，引起 广泛关注，提出多种改进算法。
7.1 鱼群算法的概述
7.1.3 鱼群算法的特点
李晓磊博士论文描述 李晓磊博士在“一种基于动物自治体的寻优模式：鱼群 算法”一文中描述鱼群算法的特点主要是“五性”： ① 并行性：多个人工鱼并行进行搜索； ② 简单性：算法中仅使用了目标问题的函数值； ③ 全局性：算法具有很强的跳出局部极值的能力； ④ 快速性：算法中虽然有一定的随机因素，但总体是在 步步向最优搜索； ⑤ 跟踪性：随着工作状况或其他因素的变更造成的极值 点的漂移，本算法具有快速跟踪变化的能力。
鱼群在游动过程中，当其中一条鱼或几条鱼发现食物时，
人工智能鱼——典型模型与算法
基于认知模型的人工鱼组成 (班哓娟)
• 感知系统:
信息获取系统,包括一组感受器、感知 处理器模块和信息融合模块。人工鱼具有 视觉、嗅觉、味觉、触觉、听觉感受器， 在同一时刻，不同的感受器得到不同的环 境状态信息，各种感受器将感知到的信息 预处理后再经过聚焦融合，为后续的信息 处理和行为决策做准备。 • 认知系统:
其中，t表示时间，u表示人工鱼平均 消耗的食物量，0 可通过计算食物颗粒数0 或被捕食鱼数目的减少量来计算。其中 0≤ <1是消C 化aW率b，不同的人工鱼 的取 值不同，△t是自从上次进食以来的时间。 C是表明鱼的胃口大小，C值与鱼的大小 有关：
人工鱼精神状态模型
• 性欲函数
L（t） 1 e11t(1S (t))
• 行为系统: 行为规划的执行机构，直接作用于环境。
有一组行为程序，是高层的行为，如集群 行为。 • 运动系统:
由运动控制器和物理模型构成。运动控 制器作为构建行为的模块，由参数化进程 实现。如逃逸行为，是有合适参数的运动 控制器序列，按照特定意义的次序，进行
2.人工智能鱼感知系统模型
2.1基于BP神经网络的视觉感受器模型
其中，t表示时间，ρ1是常数，Δt是从 上次交配以来的时间间隔，ρ1Δt表示性欲 强弱，时间间隔越长，性欲越强。S(t)是 时刻t的摄食欲望函数，摄食欲望较低时， 才可能产生性欲。当人工鱼的性欲函数值 接近1时，性欲最强。
人工鱼精神状态模型
• 恐惧感函数
F(t) min[ Fi ,1]
Fi
其中
d. 目标区域面积A,通过对目标区域像素数目求和获得(区 分水草是否茂盛)
(4) 构建基于BP人工神经网络的分类器
R
食物
G
鱼类的人工繁殖技术PPT课件
雌鱼体内受精，受精卵在雌鱼体内 发育成仔鱼后产出。这种方式在鲨 鱼和一些热带鱼中较为常见。
胎生
受精卵在雌鱼体内发育，通过脐带 与母体子宫相连，吸收母体营养。 少数鱼类如灰星鲨采用此种方式。
鱼类性腺发育与成熟
性腺发育
性周期
鱼类性腺经历从原始生殖细胞到成熟卵细 胞或精子的发育过程。这一过程受到遗传 、环境和内分泌等多种因素的影响。
03
人工繁殖技术可以与养殖技术创新相结合，推动水产养殖业的
可持续发ห้องสมุดไป่ตู้。
鱼类杂交育种中的应用
杂交优势利用
通过人工繁殖技术实现不同鱼类之间的杂交，可以充分利用杂交优 势，培育出具有优良性状的新品种。
基因资源挖掘
利用人工繁殖技术结合基因编辑等技术手段，可以深入挖掘和利用 鱼类的基因资源，为育种工作提供更多可能性。
生态修复
通过人工繁殖技术培育大量珍稀濒危鱼类苗种， 可以实现对其生态环境的修复和重建。
水产养殖良种选育中的应用
优良品种选育
01
利用人工繁殖技术，可以对养殖鱼类进行优良品种选育，提高
养殖产量和经济效益。
苗种培育
02
通过人工繁殖技术，可以实现对养殖鱼类苗种的大规模培育和
生产，满足养殖业的需求。
养殖技术创新
授精操作
包括精液采集、精液处理、卵细胞采集、受精操作等步骤。
受精卵孵化与管理
孵化原理
受精卵在适宜的水温、水质和溶氧量等条件下，经过一定的孵化 时间，发育成为仔鱼。
孵化方法
常用的孵化方法有静水孵化、流水孵化和网箱孵化等。
孵化管理
包括水质管理、水温控制、溶氧量调节、敌害生物防治等方面，以 确保受精卵的正常孵化和仔鱼的健康生长。
胎生
受精卵在雌鱼体内发育，通过脐带 与母体子宫相连，吸收母体营养。 少数鱼类如灰星鲨采用此种方式。
鱼类性腺发育与成熟
性腺发育
性周期
鱼类性腺经历从原始生殖细胞到成熟卵细 胞或精子的发育过程。这一过程受到遗传 、环境和内分泌等多种因素的影响。
03
人工繁殖技术可以与养殖技术创新相结合，推动水产养殖业的
可持续发ห้องสมุดไป่ตู้。
鱼类杂交育种中的应用
杂交优势利用
通过人工繁殖技术实现不同鱼类之间的杂交，可以充分利用杂交优 势，培育出具有优良性状的新品种。
基因资源挖掘
利用人工繁殖技术结合基因编辑等技术手段，可以深入挖掘和利用 鱼类的基因资源，为育种工作提供更多可能性。
生态修复
通过人工繁殖技术培育大量珍稀濒危鱼类苗种， 可以实现对其生态环境的修复和重建。
水产养殖良种选育中的应用
优良品种选育
01
利用人工繁殖技术，可以对养殖鱼类进行优良品种选育，提高
养殖产量和经济效益。
苗种培育
02
通过人工繁殖技术，可以实现对养殖鱼类苗种的大规模培育和
生产，满足养殖业的需求。
养殖技术创新
授精操作
包括精液采集、精液处理、卵细胞采集、受精操作等步骤。
受精卵孵化与管理
孵化原理
受精卵在适宜的水温、水质和溶氧量等条件下，经过一定的孵化 时间，发育成为仔鱼。
孵化方法
常用的孵化方法有静水孵化、流水孵化和网箱孵化等。
孵化管理
包括水质管理、水温控制、溶氧量调节、敌害生物防治等方面，以 确保受精卵的正常孵化和仔鱼的健康生长。
人工鱼群算法全解
人工鱼群算法概述
• 2.2 AFSA基本概念
假设在一个n维的目标搜索空间中，有N条组成一 个群体的人工鱼，每天人工鱼个体的状态可表示为 向量X=（x1,x2,……xn）,其中xi（i=1,……n）为欲寻 优的变量：人工鱼当前所在位置的食物浓度表示为 Y=f(X),其中Y为目标函数；人工鱼个体间距离表示 为 d=||Xi-Xj ||; visual表示人工鱼的感知范围，step 为人工鱼移动步长，δ为拥挤度因子；trynumber 表示人工鱼每次觅食最大试探次数。
• F=[UC/NC]*W1+[(|L1-NL1|+|L2-NL2|+|L3NL3|+|L4-NL4|+|L5-NL5|)/NL]*W2+[(LNL)/NL]*W3
人工鱼群算法实例
• 其中UC为：需覆盖而未覆盖的叶子知识点数量； NC为：考试范围内叶子知识点总量；L1至L5为： 此状态下困难、较困难、普通、较简单、简单的 题目的分值；NL1至NL5为：教师规定的困难、 较困难、普通、较简单、简单的题目的分值； L=L1+L2+L3+L4+L5； NL=NL1+NL2+NL3+NL4+NL5；W1、W2和W3 为：知识点覆盖率、难度差异和总分差异分别在 搜索过程中的重要程度，默认比例是1 : 1 : 1。由 上式不难看出在这里适应度函数F值是越小越好， 所以下面的一些比较公式作了修改。搜索开始后， 首先根据搜索空间的大小确定鱼群的种群数量， 随机产生鱼群中的个体。
人工鱼群算法概述
Байду номын сангаас
伪代码
float Artificial_ fish：：AF_ prey()
{
第7章 鱼群算法基本理论
7.2 鱼群算法的基本原理
拥挤度因子的定义：
对于极大值问题： 1 / nmax， 0,1
对于极小值问题： nmax， 0,1
、nmax 分别为极值接近水平和期望在该邻域内聚集的最 式中， 大人工鱼数目。
拥挤度因子对算法的影响（以极大值为例）： ① 拥挤度因子越大，表明允许拥挤的程度越小，摆脱局 部极值的能力越强，但收敛速度减缓。 ② 对于某些局部极值不严重的问题，往往可以忽略拥挤 的因素，既简化算法，又加快算法收敛速度，提高结果的精 确程度。
7.1.1 鱼群算法的概念
鱼群算法是根据鱼类的活动特点, 提出了一种基于动物 行为的自治体寻优模式。 【注】自治体：指生物体在不同时刻和不同环境中，能够自 主地选择某种行为，而无需外接的控制与指导。 鱼群算法的基本思想：在一片水域中，鱼往往能够自行 或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因此鱼生存数目最多 的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方。人工鱼群算 法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、 聚群及追尾行为，从而实现全局寻优。
7.2 鱼群算法的基本原理
7.2.3 鱼群算法的步骤
① 初始化设置：包括种群规模N，每条人工鱼的初始位 置，人工鱼的可视域Visual，步长step，拥挤度因子δ，重复 次数Try-number。 ② 计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状态及其 值赋予公告牌。 ③ 对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择， 包括觅食、聚群、追尾和随机行为。 ④ 执行人工鱼的行为，更新自己，形成新鲜鱼。 ⑤ 评价所有个体，若谋个体优于公告牌，则将公告牌更 新为该个体。 ⑥ 当公告牌最优解达到满意误差界内时，算法结束。Xj Xt i
Step Rand
随机行为
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Y=f(X)，其中Y 。
Xnext X
XV X XV X
Step Rand
定义相关参数: (1)N:人工鱼群的规模，作为一种多智能体算法，群体的 概念是最基本的特性；
(2)visual:人工鱼的感知距离，也就是在寻优过程中，人工 鱼的视野范围；
(3)Step:人工鱼的移动步长，人工鱼在移动过程中，向下 一个状态前进的步长的最大值；
拥挤度因子（δ）：
拥挤度因子的引入是为了 避免过度拥挤而陷入局部 极值。
拥挤度因子的定义：
对于极大值问题： 1/ nmax， 0,1
对于极小值问题： nmax， 0,1
式中，、nmax 分别为极值接近水平和期望在该邻域内聚集的最大人工鱼数 目。
拥挤度因子对算法的影响（以极大值为例）：
① 拥挤度因子越大，表明允许拥挤的程度越小，摆脱局部极值的能 力越强，但收敛速度减缓。
若 Yj f X j Yi f Xi ，则
Xt1 i
Xti
X j Xit X j Xit
Step Rand
否则，重新随机选择Xj，判断是否满足前进条件，尝试Try-number次后，若还不满足 ，则随机前进一步
Xt 1 i
Xti
Visual
Rand
聚集行为
这是鱼群生存和躲避危害的一种生活习性。在鱼群算法中，一般规定两条，一是尽量 向邻近伙伴的中心移动，二是避免过分拥挤。
人工鱼群算法基本原理讲解
XX大学
汇报人：XX
目录
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>
1 引言
2 鱼群模式概论
3 鱼群算法的寻优原理
4 鱼群算法的实现
5 算法的收敛性分析
6 总结
>
LOGO
1
引言
在自然界中，多样的物种共同生活在一起，通过漫长的自然界的优胜劣汰，形成 了各自的觅食和生存方式。但是动物一般不具有人类复杂的逻辑思维和判断能力 的高级智能，它们只具有简单的行为能力，这些为人类解决问题的思路带来了不 少启发和鼓舞。动物行为具有以下的特点:
牌。 ③ 对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、
聚群、追尾和随机行为。 ④ 执行人工鱼的行为，更新自己，形成新鲜鱼。 ⑤ 评价所有个体，若谋个体优于公告牌，则将公告牌更新为该个体
。
⑥ 当公告牌最优解达到满意误差界内时，算法结束。否则转步骤③。
鱼群算法的步骤
① 初始化设置：包括种群规模N，每条人工鱼的初始 位置，人工鱼的可视域Visual，步长step，拥挤度因子δ，
设人工鱼当前状态为Xi，探索当前邻域内的伙伴数目nf及中心位置Xc。
若 Yc / n f Y，i 表明伙伴中心有较多食物且不太拥挤，则朝伙伴的中心位置方向前进
一步，即
X t 1 i
Xti
Xc
X
t i
Xc Xti
St行为
• 追尾行为
鱼群在游动过程中，当其中一条鱼或几条鱼发现食物时，其邻近的伙伴会尾随
觅食行为
聚群行为
追尾行为
随机行为
鱼群算法在对以上四种行为进行评价后,自动选择合适的行为,从而形成了一种高 效快速的寻优策略。
觅食行为
这是人工鱼的一种趋向食物活动。一般通过视觉或味觉来感知水中的食物量或浓度来
选择趋向。设人工鱼i的当前状态为Xi，在其感知范围内随机选择一个状态Xj，则
X j Xi Visual Rand
步长（step）：随着步长的增加，收敛速度加快，但超过一定范 围后收敛速度减慢，甚至出现振荡。因此，采用随机步长可在一定 程度上防止振荡，可利用合适的固定步长和变步长来提高收敛速度 和精度。
人工鱼群算法的参数选取
人工鱼的数目（N）：
人工鱼数目越多，鱼群的 群体智能越突出，收敛速 度越快，精度越高，跳出 局部极值的能力也越强， 但迭代计算量增大。因此 ，实际应用中，在满足稳 定收敛的前提下，应尽量 减少人工鱼的数目。
③ 连续多次所获得的均值不 超过已找到的极值；
④ 达到规定的最大迭代次数。
4
鱼群算法实现
7.2 鱼群算法的基本原理
① 初始化设置：包括种群规模N，每条人工鱼的初始位置，人工鱼的可视域
Visual，步长step，拥挤度因子δ，重复次数Try-number。 ② 计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予公告
(1)适应性:动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的产生各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互 的能力。 (2)自治性:动物有其特有的某些行为，在不同的时候和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的 控制或指导。 (3)盲目性:不像传统的基于知识的智能系统，有着明确的目标;单个个体的行为是独立的，与总目标之间往往没 有直接的关系。 (4)突现性:总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的。 (5)并行性:各个体的行为是实时的、并行进行的。
重复次数Try-number。 ② 计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状
态及其值赋予公告牌。 ③ 对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行
选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为。 ④ 执行人工鱼的行为，更新自己，形成新鲜鱼。 ⑤ 评价所有个体，若谋个体优于公告牌，则将公
告牌更新为该个体。
⑥ 当公告牌最优解达到满意误差界内时，算法结束。 否则转步骤③。
用范围得以延伸。
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/
② 对于某些局部极值不严重的问题，往往可以忽略拥挤的因素，既 简化算法，又加快算法收敛速度，提高结果的精确程度。
6
总结
人工鱼群算法的特点
只需比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高 对初值的要求不高，随机产生或设为固定值均可 对参数设定的要求不高，容许范围大 具备并行处理能力，寻优速度较快 具备全局寻优能力，能快速跳出局部极值点 具有较快的收敛速度，可以用于解决有实时性要求的问题 对于一些精度要求不高的场合，可以用它快速的得到一个可行解 不需要问题的严格机理模型，甚至不需要问题的精确描述，这使得它的应
尝试次数（Try-number）：
尝试次数越多，人工鱼执行觅食行 为的能力越强，收敛效率越高，但 在局部极值突出的情况下，易错过 全局极值点，即人工鱼摆脱局部极 值的能力越弱。因此，在一般优化 中，可适当增加尝试次数，以加快 收敛速度；在局部极值突出的情况 下，应减少尝试次数，增加人工鱼 随机游动的概率。
谢谢！
2
鱼群模式概论
人工鱼算法的基本原理
在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是 本水域中富含营养物质最多的地方，依据这一 特点来模仿鱼群的觅食，聚群，追尾等行为， 从而实现全局最优，这就是鱼群算法的基本思 想
人工鱼的结构模型
人工鱼就是一个封装了自身数据和一系列行为的实体，可通过感 官来接受环境的刺激信息，并通过控制尾鳍来做出相应的应激活 动。 人工鱼所在的环境主要是问题的解空间和其他人工鱼的状态 ，它在下一刻的行为取决于目前自身的状态和环境的状态，并且 他还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他同伴的活动。
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算法的收敛性分析
人工鱼群算法的参数选取
视野（Visual ）：由于视野对算法中各行为都有较大的影响， 因此其变化对收敛性能的影响也是比较复杂的。当视野范围较小时 ，人工鱼群的觅食行为和随机游动比较突出；视野范围较大时人工 鱼的追尾行为和聚群行为将变得较突出。总体来看，视野越大，越 容易使人工鱼发现全局极值并收敛。因此对人工鱼的视野进行适当 的改进，是提高人工鱼群算法优化性能的一种方向。
行为评价：
用来反映鱼自主行为的一种方式 。在解决优化问题时选用两种方 式评价，一种是选择最优行为执 行；另一种是选择较优方向。对 于解决极大值问题，可以使用试 探法，即模拟执行聚群、追尾等 行为，然后评价行动后的值选择 最优的来执行，缺省的行为方式 为觅食行为。
迭代终止条件：
① 连续多次所得值的均方误差 小于允许误差 ② 聚集于某个区域的人工鱼数 目达到某个比率；
(1)觅食行为中重复次数较少时，为人工鱼提供 了随机移动的机会，从而可能跳出局部极值域 (2)随机步长使得人工鱼在前往局部极值的途中 ，有可能转向全局极值
(3)拥挤度因子限制了聚群的规模，使得人工鱼 能够更广泛的寻优
(4)聚群行为能够促使少数陷于局部极值的人工 鱼趋向全局极值的人工鱼方向聚集，从而逃出 局部极值
Xti
Xvbest
X
t i
Xvbest Xti
Step Rand
否则，执行觅食行为。
随机行为
• 随机行为 鱼在水中自由游动，表面看是随机的，实际是在为更大范围觅食做准备，即在
视野内随机选择一个状态，然后向该方向移动。
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鱼群算法的寻优原理
人工鱼群算法在寻优的过程中，可 能会集结在几个局部极值域的周围 ，使人工鱼逃出局部极值域，实现 全局寻优的因素主要有：
(4)δ:拥挤度因子，人工鱼群的聚集规模； (5)Try-number:试探次数。人工鱼改变当前状态前的尝试
次数，满足试探次数后，如果不满足改变状态的条件， 则人工鱼需要根据规则选择下次行为继续寻优。
鱼群行为分析
这些行为在不同时刻会相互转换,而这种转换通常是鱼通过对环境的感知来自主实现的,这些 行为与鱼的觅食和生存都有着密切的关系,并且与我们优化问题的解决也有着密切的关系。