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》
《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。
人工鱼群算法实际应用
小组成员：
人工鱼群算法的应用实例
• • • • • • • • • • 组合优化问题 神经网络训练 数字滤波器设计 信号处理去噪 波达方向估计 波束成形技术 车间作业调度问题 数据模糊聚类 数据挖掘 图像处理
管理策略——最小费用问题
问题描述： 为一家小型石油转运公司作咨询，该公司 管理人员要求利用有限的空间储存不同类 型的石油，并且储存期间的储存费用最小 的管理策略。 主要考虑因素： 1.每类石油的数量 2.每类石油的成本 3.取走每种类型石油的速率 4.每类石油的储存费用 5.每类石油的储存空间
相关定义
目标函数
CiVi H i xi min f ( X ) ( ) xi 2 i 1
约束条件：
Hale Waihona Puke ks.t . T 5
t x
i 1 i
k
i
T
Ci 1.5i 20
Vi 0.5(i 5)2 14
Thank You !
《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。
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。
人工鱼群算法及其应用研究
人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法是近年来兴起的一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鱼群觅食行为。
该算法通过模拟鱼群的觅食行为，以求解复杂的优化问题。
随着计算机技术的发展，人工鱼群算法受到广泛关注，并在多个领域得到应用。
本文将介绍人工鱼群算法的基本原理、应用情况以及存在的问题。
一、人工鱼群算法的基本原理人工鱼群算法中，鱼被模拟成具有觅食行为的个体，每条鱼都有一定的感知范围和特定的行为规则。
在觅食过程中，鱼会根据周围环境的信息对个体与群体的行为进行调整。
个体的行为规则包括觅食、逃避、追逐和交配等行为。
觅食行为主要包括鱼群个体的聚集和分散。
在算法中，每条鱼可以表示为一个解，将每个解表示为一个向量，向量的每个元素表示解的一个变量。
算法根据目标函数的值来评估每条鱼的适应度。
同时，算法会根据适应度值和鱼群中的信息进行个体的移动和调整。
通过多次迭代，鱼群逐渐趋于最佳解。
二、人工鱼群算法的应用研究人工鱼群算法在各个领域的应用研究日趋广泛。
以下将介绍几个典型的应用案例：1.优化问题求解人工鱼群算法在数学优化问题中有着广泛的应用。
例如，对于线性规划问题，可以将每个变量看作一条鱼进行建模，通过人工鱼群算法进行求解。
此外，该算法还被应用于网络流优化、组合优化、约束优化等多个领域的问题求解中，取得了较好的效果。
2.图像处理人工鱼群算法在图像处理中具有较强的适用性。
例如，在图像分割中，人工鱼群算法可以通过调整参数来达到图像分割的最佳效果。
此外，该算法还能够用于图像去噪、图像压缩等多个图像处理任务中。
3.路径规划人工鱼群算法在路径规划问题中的应用也较为广泛。
例如，对于无人驾驶车辆的路径规划问题，可以将人工鱼群算法应用于规划车辆的最短路径，并考虑到实时交通状况进行调整。
此外，该算法还可用于无线传感器网络中的路径规划问题、机器人的运动路径规划等多个领域。
三、人工鱼群算法存在的问题虽然人工鱼群算法在诸多领域有着广泛的应用，但也存在一些问题亟需解决。
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：
人工鱼群算法范文
人工鱼群算法范文人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是由邹建新教授提出的一种模拟鱼群觅食行为的群体智能优化算法。
它的基本原理是模拟鱼群中鱼个体的觅食行为，通过不断地自我调整和协同合作寻找最优解。
与其他优化算法相比，人工鱼群算法具有简单、易于实现、收敛性良好等特点，因此在多个领域都取得了显著的应用效果。
AFSA的基本思想是通过模拟鱼群中鱼个体的行为来解决优化问题。
算法中的每个个体都是一个“鱼”，它们在定义的空间内移动，并通过一些确定性和随机性的行为来找到更优的解。
算法通过控制“鱼”的行为参数以及鱼群的协作方式来实现全局和局部的平衡。
在过程中，每个“鱼”以当前位置为中心进行，并根据一定的模型进行行为选择，包括追随、觅食、逃避、随机游动等行为。
通过这些行为的不断迭代调整，逐渐趋向于最优解。
AFSA算法具有多样性和记忆性的特点。
多样性是指算法能够同时多个解空间，而不仅仅局限于其中一个局部最优解。
记忆性是指算法能够根据历史信息对当前解进行调整和改进，从而提高效率和收敛性。
这些特点使得AFSA在解决复杂优化问题时具有优势。
AFSA算法的优点主要包括以下几个方面：1.灵活性：AFSA算法的行为规则可以根据不同问题进行定义和调整，使得算法具有较好的适应性和灵活性。
2.全局能力：通过多个个体协同合作的方式进行，有助于摆脱局部最优解，提高全局能力。
3.算法参数少：AFSA算法只有几个基本参数，易于调整和控制，减少了参数调整的困难。
4.基于自适应调整：AFSA算法中的个体行为是基于自适应调整的，通过不断地学习和调整行为，从而使得算法具有收敛性和自适应性。
人工鱼群算法的应用非常广泛，特别是在智能优化领域有着重要的应用价值。
在传统的函数优化问题、图像处理、机器学习等方面都取得了良好的效果。
例如，在函数优化问题中，AFSA算法可以有效地找到全局最优解，且算法具有较快的收敛速度。
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。
基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究
基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法是一种有关动物行为的算法，这种算法具有一定的智能性，是最近几年国内学者提出来的。
这种人工鱼群算法是从行为方面进行的主要研究，并对原来存在的问题进行解决。
关键词】人工鱼群算法优化方法群体智能众多实验能够证明，群体智能优化的相关算法在很多问题的解决上都发挥了至关重要的作用，也得到了十分广泛的应用。
1人工鱼群算法1.1鱼群及其算法的基本思想人工鱼群算法主要依据的是鱼群的行为启发，在2002年被提出的一种有关动物行为的比较优化的算法。
一般情况个范围之内，鱼群中的鱼会跟随群体中的其它成员起找到食物比较多的地方。
而通常情况下，一片水域范围内食物最多的地方往往会有最多的鱼群数目。
根据这个特点，使用人工制作的鱼对鱼群的各种行为进行模拟，进而完成直线寻优的目的。
1.2人工鱼模型有关人工鱼模型的算法使用的是基于animats 的模式，设计采用的顺序是从上到下的，因此先进行的步骤就是人工 鱼模型的建造。
通常情况下使用的是面向对象的技术方式， 并用会用C++语言的伪代码形式来加以说明。
人工鱼一般的 模型描述方式如下：Various ： float AF_swarm （）； //the behavior of swarm float AF_evaluate （）； //evaluate and select the behavior float AF_init （）； //to initialize the AFAritificial_fish （）； float AF_X[n] ；//AF 's position stepfloat AF_step ；//the distance that AF can moue for each float AF_visual ；//the visual diatance of AF float try_number ； //attempt time in the behavior of prey float AF_delta ；//the condition of jamming Functions ：float AF_foodconsistence （）； //the food consistence of AF ' s current positionfloat AF_move （）； //AF move to the next positionfloat AF_follow （）；//the behavior of follow float AF_prey （）；//the behavior of preyVirtual 〜Aritificial_fish ()；｝；通过上述模型的设置，会让人工鱼相关信息能被同伴收到，并能将人工鱼的一些行为规划到种群类型之中，会在鱼中间有所感知。
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。
常见的群体智能算法
引言：随着技术的发展，群体智能算法正在成为解决复杂问题的有效方法之一。
群体智能算法是一类借鉴自然界群体行为的启发式优化算法，通过多个个体的相互协作与竞争，来求解复杂问题。
本文将介绍常见的群体智能算法，并对其原理、应用、优缺点进行详细阐述，以期帮助读者更好地理解和应用这些算法。
概述：群体智能算法的主要特点是通过模拟群体中个体的行为进行求解。
这种算法中个体之间通过信息交流、竞争和合作等方式实现问题的优化。
常见的群体智能算法包括遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法、人工鱼群算法和蜂群算法等。
下面将对这些算法的原理、应用以及优缺点进行详细介绍。
正文：一、遗传算法1.原理：遗传算法是一种通过模拟自然界的生物进化过程来优化问题的方法。
它通过染色体编码个体，利用交叉、变异等操作新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。
然后，根据适应度选择优秀个体进行下一代的繁衍。
2.应用：遗传算法广泛应用于优化问题的求解，如函数优化、机器学习、图像处理等领域。
3.优缺点：优点：全局搜索能力强，易于并行化实现。
缺点：对问题的描述要求高，需要预先设定好适应度函数和编码方式。
二、粒子群优化算法1.原理：粒子群优化算法模拟鸟群或鱼群中的群体协作行为。
每个粒子代表一个潜在解，通过追随当前最优个体和个体之间的信息交流，来寻找最优解。
2.应用：粒子群优化算法广泛应用于连续优化问题的求解，例如参数优化、神经网络训练等。
3.优缺点：优点：收敛速度快，易于实现。
缺点：容易陷入局部最优。
三、蚁群算法1.原理：蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物时的行为。
蚂蚁通过信息素的释放和感知，选择路径并与其他蚂蚁相互交流，最终找到最短路径。
2.应用：蚁群算法广泛应用于路径规划、调度问题等领域。
3.优缺点：优点：适用于离散问题，具有较好的全局搜索能力。
缺点：参数设置较为复杂，易于陷入局部最优。
四、人工鱼群算法1.原理：人工鱼群算法模拟鱼群觅食的行为。
每个鱼代表一个潜在解，通过觅食、追随和扩散等行为寻找最优解。
改进人工鱼群算法及在函数优化问题中的应用
１ 问题 描述
仅考虑如下形式的非线性复杂函数优化问题 ：
ｍｎ （） ［ 】＝，３． ｉ Ｘ ， ａ ， １… ． ｆ ∈ ｉ ｉ ２ ，
第１卷 第３ ０ 期
２ １ 年 ９月 ０１
石 家庄铁路 职业技 术 学院学报
Ｊ Ｒ ＡＬＯＦＳ ＩＩ Ｚ ＯＵ Ｎ Ｈ ＪＡ ＨＵＡ Ｇ Ｉ ＴＴ Ｔ ＦＲ Ｌ ＹＴ Ｃ ＯＬ Ｎ ＮＳ Ｉ Ｕ ＥＯ ＡＩＷＡ Ｅ ＨＮ ＯＧＹ
ＶＯＬ．０Ｎｏ ３ １ ．
Ｓ ｐ２ １ ｅ ．０１
改进人工鱼群算法及在 函数优化问题 中的应用
工鱼通过觅食 、聚群 、追尾及随机等行为来更新 自己。 ２１ ．２人工鱼的行为描述 ．
（） １ 觅食行为 （ Ｆｐｅ ） 人工鱼当前位置为 墨， Ａ － ｙ： ｒ 在其视野范 围内随机选择一个位置 ｘ，如果 Ｊ 在求极小问题中 ＜ （ 值越小 ， ｙ 表示食物浓度越高 ） 则 向该方向前进一步， ， 否则重新随机选择位 置 ｘ， ｉ 判断是否满足前进条件 ， 反复 Ｔｙｎ ｍ ｅ 次后仍不满足前进条件 ， ｒ＿ｕ ｂｒ 则随机移动一步。数学表
达式如下 ：
ｒ … ， ｘ＋。ｄｍ １ ， 。 ‘ 。 ｘ ｐ １
Ｉ
Ｘ Ⅲ ＝ Ｘ， ｒ ｎ ｏ ｓｅ ， ≥ ＋ ａ ｄ ｍ（ ｔｐ）ｙ，
’ ｙ ｙ Ｊ
Ｌ（ ） 群 ２ 聚 行为 （Ｆｗｒ ： Ａ － ａ 设人工 前 ｓ ｍ） 鱼当 位置为 Ｘ， 索当 域内， ｉＶ ｕ 的 伴 ｉ探 前邻 即ｄ ｉａ 伙 ａ ｓｌ ＜
人工鱼群算法研究与应用现状
２鱼群算法的改进研究 目前对人工鱼群算法进行改进研究 的方式主要有对算法参数的改 进研究、与其他智能算法相结合的混合算法研究以及仿生策略等其他 技术手 段 。 ２ ． １ 算法参数的改进研究 针对基本人工鱼群算法全局最优解精度不高 ，后期收敛效率降低 的问题 ， 因此 十 了一种分段 自 适应策略改进 人工鱼的视野和步长。 针
人工鱼群算法 由 李晓磊博士于 ２ ０ ０ ２ 年首次提出。 通过对鱼类群体
行为特点的研究， 应用动物 自治体的模型 ， 提 出了一种新型的 自下而上 寻优模式—一 ＾ ． 工鱼群算法Ｉ １ Ｊ ｎ １鱼群 算法 的基本 原理 在鱼类的生存环境中 ， 食物最丰富的地方 ， 往往存在更多的鱼类个 体， 模仿此类生物群集行为 ， 对鱼类的觅食 、 聚群 、 追尾等行为进行模 拟， 构建人工鱼模型， 是 人工鱼群算法的思想基础。 如图 １ 所示 ， 人工鱼当前状态为 Ｘ ＝ （ ， ， …， ）， 其最大视
科 技 论 坛
・ １ ４ ３ ・
人工鱼群 算法研 究与应用现状
姚正华 宋晓红
（ 长江师 范学院 机械与 电气工程学院， 重庆 ４ ０ ８ １ ０ ０ ） 摘 要： 人 工鱼群 算法是一种新兴的元启发式仿生群集智能优化算法。在分析生物鱼类特点的基础上 ， 对人工鱼个体的模型进行 了 总结， 概括 了人 工鱼群 算法的参数改进研 究现状 以及混合鱼群算法的研 究。对人工鱼群算法的应 用领域进行 了总结 ， 并提 出了今 后人 工 鱼群 算法的研 究方 向。 关键词 ： 人工鱼群 算法； 仿生群 集智能 ； 研 究现状 ； 算法改进
对鱼群算法参数进行 的改进研究提出了 自 适应视野大视野和步长 ， 后随着算法执行 自适应 地减小视野和步长。 在算法初始阶段， 较大的视野能促使 ＾ 工鱼发现全 局最优解 ， 此时配合较大 的步长， 人工鱼能快速向最优解靠拢 ， 使算法 收敛。在算法后期 ， 人工鱼以大概率聚集在最优解周 围很小的范围内。 若此时视野范围仍然较大 ， 人工鱼会越过食物浓度最高的区域 ， 无法进 行有效觅食并执行较多的随机行为。 步长较大 ， 人工鱼移动的范围大， 有利于尽快收敛。 但在算法后期 ， 步长过大容易错过全局最优解 ， 且搜索得到的解精度也差 ， 还易出现人
《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。
人工鱼群算法的简介及应用
德州律师人工鱼群算法是根据鱼在水中寻找食物的行为演化而来。
我们知道，在鱼塘里对着某一区域撒下食物，不一会儿就会有大量的鱼儿集中过来，鱼儿在水中一般有觅食，聚群，追尾三种行为，以下是这些行为的描述：(1)觅食行为：鱼一般会呆在食物较多的地方。
一般在水里游的鱼，当它发现食物时，会向其游去。
(2)聚群行为：鱼在水中大多是群聚在一起，这样是为了能够更好的在水中生存，观察鱼群不难发现，鱼群中每条鱼之间都保持有一定的距离，而且它们会尽量保持方向一致，而外围的鱼也都是不断像中心的位置靠近。
(3) 追尾行为：在鱼群中，当一条鱼或者几条鱼发现食物时，其它的鱼也会尾随其快速的游到食物分布较多的地方。
1.人工鱼群算法原理1.1人工鱼群算法具的特点(1)收敛速度较快，可以用来解决有实时性要求的问题；(2)针对一些精度要求不高的情况，可以用来快速的得到一个可行解；(3)不需要问题的严格机理模型，甚至不需要问题的精确描述，这使得它的应用范围得以扩展。
1.2人工鱼群算法常用终止条件(1) 判断连续多次所得的均方差小于允许的误差。
(2）判断一些区域的人工鱼群的数量达到某个比率。
(3）连续多次所获取的值均不得超过已寻找的极值。
（4）迭代次数到达设定的最大次数1.3人工鱼群算法的基本流程人工鱼群算法演化到具体计算技术，具体流程如下：为两个体之间的距离，xp(v1，v2……vn)个体的当前位置，visual一只鱼的感知距离。
@拥挤度因子。
（1）觅食人工鱼当前位置为Xi，在可见域内随机选择一个位置Xj（d(ij) <=visual），如xj优于xi向xj前进一步，否则随机移动一步。
如出现不满足约束则剪去。
不变，else =随机(0，1)}。
（2）聚群：xi可见域内共有nf1条鱼。
形成集和KJi，，if KJi不为空，then(xjk属于kji)，若：(FCc为中心食物浓度，FCi为Xi点食物浓度)则：向中心移动：X(i+1，k)=不变，当Xik=X(center，k)时，Xik=随机（0，1），当Xik！=X(center，k)时，若：FCc/n-[论文网]f1<@FCi则：进行觅食。
改进的人工鱼群算法及其在无线定位中的应用
（ 解放 军信息 工程 大学 信 息工程 学院 ，郑 州 ４ ０ ０ ） ５ ０ ２ 摘 要 ：针 对基本 鱼群 算法收敛速 度慢 和 在算 法 运行 后 期搜 索盲 目性较 大等 问题 ， 出 了一 种 改进 的 鱼群 算 给
法。该算 法采 用 可变视 野 ， 在搜 索 的后 期使 用随机 步长 ， 并给 出了局 部 最优 人 工鱼移 动策略 ， 好地 平衡 了全局 较 搜 索和局部搜 索能力 ； 假设 目标 函数 分布 未知 的情况 下 ， 范 了人 工鱼 的各 种 行 为 ， 出 了明确 的 收敛 条件 。 在 规 给
中图分 类号 ：Ｔ ９ ９ ５ Ｔ ３ １ ６ Ｎ ２ ． ；Ｐ０． 文献标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ） ６ ２ ４ —４ ０ １３ ９ （０ １ ０ — １７ ０
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １０ —６ ５ ２ １ ． ６ ０ ０ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １３ ９ ．０ １０ ． ｓ ４
Ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔ ｃ ａ ｓ ｗａ ｍ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ ｉｓ ａ ｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｆ ｒ ｗｉｅ ｅ ｓ ｌ ｃ ｔｏ ｍｐ ｏ ｅ ｒｉ ｉ ｌｆ ｈ ｓ ｒ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｔ ｐ ｌｃ ｔｏ ｏ ｒ ｌ ｓ ｏ ａ ｉ ｎ ｉ ｆ ｉ
Ｊ ｉ ｇ Ｊ Ｚ ｏｇｍｅ，ＷＡ Ｇ Ｊ ｎ ｈｉ Ｉ Ｑａ ， Ｉ ｈ ｎ— ｉ Ａ ｎ Ｎ ｉ — ｕ ａ
ｏ ｅ ｒｈ ｎ ｈ ｌｂ ｌａ ｄ ｌ ｃ ｌｅ ｔ ｍｕ ｆｓ ａ ｃ ｉｇ ｔ ｅ ｇｏ ａ ｎ ｏ ａ ｘｒ ｅ ｍ．Ｓ ｃ ｎ ｌ ，ｉ ｈ ａ ｅ ｏ ｎ ｎ ｗｎ ｔｒ ｅ ｕ ｃｉ ｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ａ ｉｒｏ ｄ ｒｏ ｅ ｏ ｄ ｙ ｎ ｔ ｅ ｃ ｓ ｆｕ ｋ ｏ ａｇ ｔｆ ｎ ｔ ，ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ａ ｂ ｈ ｖｏ ｒ ｅ ｆ ｏ
《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。
自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用
27卷 第10期2010年10月微电子学与计算机M ICROELECTRONICS &COM PUTERVo l.27 N o.10October 2010收稿日期:2009-05-27;修回日期:2009-07-27基金项目:广西自然科学基金资助项目(桂科自0728054)自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用曲良东,何登旭(广西民族大学数学与计算机科学学院,广西南宁530006)摘 要:利用鱼群搜到的信息和柯西分布的特点,提出一种自适应柯西变异人工鱼群算法,该算法克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了求解质量和运行效率.通过函数测试、理论分析和实例应用,表明该算法是可行的和有效的.关键词:人工鱼群算法;柯西变异;应用中图分类号:T P18 文献标识码:A 文章编号:1000-7180(2010)10-0074-05Artificial Fish school Algorithm Based onAdaptive Cauchy Mutation and Its ApplicationsQU Liang dong,HE Deng xu(College of M athematics and Computer Science,Guangxi U niversity for N at ionlities,N anning 530006,China)Abstract:T his paper presents an artificial fish school algorit hm based on adaptive Cauchy mutation.By adding best fish so far and Cauchy mutation operator to artificial fi sh school algorithm (AF SA )in evolution process,the ability of AFSA to break away from artificial fi sh sto chastic mov ing w ithout a definite purpose or heavy getting together round the local opti mum solution is g reatly improv ed.T he proposed algorit hm can greatly improve the ability of seeking the g lobal ex cellent r esult,conv er gence property and accuracy.Several computer simulatio n results and theories show that the algor ithm is significantly superior to basic AFSA.Key words:artificial fish school algor ithm;Cauchy mutation;application1 引言人工鱼群算法[1 3](Artificial Fish school Algo rithm,AFSA)是李晓磊等在前人对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,它具备并行处理能力和全局搜索能力等方面的特点,已应用到用户检测器设计、优化神经网络等中.基本AFSA 虽然具有把握搜索方向和在一定程度上避免陷入局部极值的特性,但当一部分人工鱼处于漫无目的地随机移动或人工鱼在非全局极值点出现较严重聚集情况时,收敛速度将大大减慢,甚至也会陷入局部极值,搜索性能劣化;得到的是满意解,精度不高.文献[2]给出了一种改进方法,但也有缺憾:变异采用随机初始化,没有很好利用当前人工鱼已搜到的状态信息;模拟退火串行搜索,优化过程长,效率低且参数多.为此本文在基本AFSA 中引入自适应柯西变异算子使人工鱼能有效摆脱局部极值的束缚,同时也能加快搜索速度,使算法最终快速收敛于全局极值,且得到高精度的解.2 AFSA 和柯西变异2.1 AFSA在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而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.人工鱼群算法根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群、追尾及随机行为,从而实现寻优.(1)觅食行为:假定人工鱼当前状态为X i ,在其视野范围内随机选择一个状态X j ,当该状态的食物浓度大于当前状态时,则向该方向前进一步;反之,则重新随机选择状态X j ,判断是否满足前进条件;反复T rynumber 次后,如果仍不满足前进条件,则随机移动一步.(2)聚群行为:设人工鱼当前状态为X i ,其视野范围内的伙伴中心位置为X c ,如果中心位置的食物浓度大于当前状态的食物浓度,且不太拥挤,则人工鱼向X c 位置前进一步;否则执行觅食行为.(3)追尾行为:设人工鱼当前状态为X i ,探索其视野范围内最优的一个伙伴X max ,如果其视野范围内的伙伴不太拥挤,且X max 位置的食物浓度又大于当前状态的食物浓度,则人工鱼向X max 位置前进一步;否则执行觅食行为.(4)随机行为:设人工鱼当前状态为X i ,在视野范围内随机选择一个状态X j ,目的就是想扩大搜索范围.(5)移动策略:对人工鱼当前所处的环境进行评价,即模拟聚群、追尾行为,然后选择食物浓度值较高的行为来执行,缺省行为为觅食行为.(6)约束行为:在寻优过程中,由于聚群行为、随机行为等操作,可能出现不是可行解的情况,这时需要加入相应的约束条件来调整.(7)公告板:用于记录历史最优鱼的状态和最优值.2.2 柯西变异2.2.1 柯西分布柯西分布[4]是概率论与数理统计中的一类常见分布,一维柯西分布概率密度函数为f (x )=1 tt +x2,- <x <+当t =1时,称为标准柯西分布.图1是标准柯西和标准高斯分布概率密度函数曲线.由图1可见柯西分布在原点处的峰值比高斯分布小,而两端长扁形状趋近于零的速度比高斯分布慢,如果在基本AFSA 中对人工鱼状态采用柯西变异,它的扰动能力就比高斯变异能力强,人工鱼就更有可能跳出局部极值,又能充分利用当前人工鱼搜到的状态信息,避免随机初始化的盲目性,提高搜索速度.图1 标准柯西、高斯分布概率密度函数曲线本文对人工鱼的状态X i =(x i 1,x i 2,!,x in )进行自适应变异,定义如下:X ∀i =X i +X i *Cauchy (0,1)(1)式中,Cauchy (0,1)为标准柯西分布.2.2.2 柯西分布随机数生成器设 是[0,1]上的服从均匀分布的随机变量,由随机变量生成函数定理[4],Cauchy (0,1)的柯西分布的随机变量生成函数为 =tan [( -0.5) ].3 自适应柯西变异AFSA(ACM AFSA)ACMAFSA 的基本思想是当人工鱼陷入局部极值时,利用柯西分布的特点和公告板的信息,用历史最优鱼(即公告板中的最优鱼)替换当前种群中的最差鱼得到中间种群,对中间种群的人工鱼进行柯西变异来增加鱼群的多样性,有利于人工鱼跳出局部极值进行全局搜索,同时也提高了搜索速度.在算法迭代过程中,种群迭代后将种群中最优鱼的状态的函数值与公告板进行比较,如果优于公告板,则取代公告板状态.当公告板在连续两次迭代过程中没有改变或变化极小时,此时看作鱼群搜优停滞,则启用柯西变异操作,称为自适应柯西变异.算法流程如下所示.Step1 鱼群初始化:在可行域内随机生成Np 条人工鱼,形成初始鱼群.Step2 公告板赋初值:计算初始鱼群各人工鱼当前状态的函数值y ,取y 为最小值者进入公告板,并将此鱼位置状态也赋值给公告板.判断最优值是否达到了满意的误差界内(<!),若满足,则执行Step8,否则执行Step3.Step3 行为选择:各人工鱼分别模拟聚群行为和追尾行为,评价行动后的值,选择y 值较小的行75第10期曲良东,等:自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用为实际执行,缺省行为为觅食行为.Step4 公告板更新:鱼群迭代后,如果鱼群最优鱼状态的y 优于公告板的y ,则更新公告板.Step5 变异条件判断:若公告板的y 值在连续两次迭代过程没有改变或变化极小(< ),则执行Step6;否则执行Step7.Step6 变异操作:用历史最优鱼替换当前群体的最差鱼形成中间种群,对中间种群的人工鱼按式(1)变异,计算变异后各状态的函数值与公告板比较,若优,则更新公告板.Step7 终止条件判断:判断是否已达到预置的最大迭代次数Max Iteration 或判断最优值是否达到了满意的误差界内(<!),若不满足,执行Step3,进行下一代鱼群优化过程;否则执行Step8.Step8 算法终止:输出最优解(即公告板中人工鱼状态和函数值).4 ACM AFSA 性能分析4.1 实验仿真分析为了检验本文提出的ACMAFSA 性能,选取两个典型的测试函数[5 7]进行仿真实验.以下仿真均在M atlab7.0环境下运行.(1)f 1=0.5+sin 2x 21+x 22-0.5[1.0+0.001*(x 21+x 22)]2,-100#x 1,x 2#100SchafferF6函数,具有强烈振荡的二维多峰函数,在(0,0)处,有最小值0.(2)f 2=14000∃30i=1x 2i -%5i=1cosx i i+1,-600#x i #600Griew ank 函数,高维多峰函数,在(0,!,0)处,有最小值0.对上述函数测试,参数设置如下:Np =100,Try number =30,∀=0.618, =10-4,M ax Iteration =300,f 1、f 3的Visual =1,Step =0 05.为了消除随机干扰,我们对每个函数都随机生成20个初始鱼群分别用AFSA 与ACMAFSA 各自运行一遍,每次实验迭代300代.统计数据如表1所示.表1 两种算法运行20次的结果比较函数理论优值算法达到理论优值率20次求得的最优值的平均值20次求得的最优值的标准差f 10AF SA 0/200.111295499106110.07840192965771A CM AFSA 20/2000f 2AF SA0/200.148401127391710.11972088571926A CM AFSA20/20图2、3是上述两个函数用两种算法各运行20次求得的最优值平均值的常用对数随迭代次数变化的进化曲线.图2 优化SchafferF6函数从表1和图2、3可以看出对于AFSA 来说,两个函数在它们各自的20次随机实验中均达不到收敛要求(<!=10-4),且精度很低,收敛速度慢;对于ACMAFSA 来说,两个函数在它们各自的20次随机实验中都达到精度要求,且都是理论最优值(在M atlab7.0环境下),精度高,算法稳定;收敛速度快,其中f 1在20次优化过程中用的迭代次数最多的一次是在62代就达到理论最优值,f 2用的最多的一次在43代达到理论最优值.比文献[5 7]给出的粒子群算法及其改进、遗传算法、差分进化算法及其改进、免疫算法及其改进的结果都要优,且迭代次数少了很多.4.2 收敛性分析在算法中,如果算法未能以指定精度搜索到全局最优解通常称之为不收敛,这种不收敛包括两种情况:(1)鱼群陷入了局部极值不能摆脱,我们称为第一类不收敛,就是通常所说的早熟;(2)鱼群中的某些个体虽然到达了全局最优解所在的邻域,由于随机性的作用,个体与最优解的距76微电子学与计算机2010年图3 优化Griewank 函数离不能满足精度要求,我们称为第二类不收敛.以图4所示的一维函数为例,假设某一时刻鱼群所有个体到达了函数的某个局部极值点x 3的附近,但是还没有任何个体进入全局区域[x 1,x 2],假设算法参数Np =100,T ry number =30,Visual =5,Step =0.1,x 3=100,!=x 6-x 5=10-4,x 3-x 2=99,x 3-x 1=101,x 3-x 4=2,那么在基本AFSA 中,由于Step =0.1,人工鱼永远跳不出来,陷入早熟;而在ACMAFSA 中由于柯西变异的作用,鱼群经过一次变异至少有一个个体进入区域[x 1,x 2]的概率为P 1=1-(1- p 1)Np=0.2730其中p 1=&-99-101111+(y x 3)21|x 3|d y =0.0032(2)也就是说如果仅仅依靠柯西变异大约平均4代的进化,就至少有一个个体从局部极值进入全局极值区域[x 1,x 2].图4 示例函数设鱼群中的某个个体经过有限次的游动后进入全局的子域[x 1,x 2]并位于x 6附近,此时收敛精度对应的区域为(x 5,x 6),其他个体也都未进入区域(x 5,x 6).由于个体执行的是聚群与追尾行为的最优者,而x 6处个体在模拟追尾行为时一定执行的是觅食行为,它进入区域(x 5,x 6)的概率为P 2∋ p 2+(1- p 2) p 2+!+(1- p 2)T ry numberp 2=0.0154(3)其中p 2=!2Step =x 6-x 52Step=0.0005(4)因此最差大约平均需要65代进化此个体就能进入收敛精度对应的区域,由于鱼群的并行性实际运行的代数会比65少得多.4.3 参数分析在ACMAFSA 中,各参数会对算法有一定的影响:(1)参数Np :由式(2)也可看出Np 越大p 1也越大,有利于鱼群摆脱局部极值,但是太大的话,花费的计算代价就越高.一般取50~200.(2)参数Try number :影响觅食行为中的随机行为.较小时随机行为突出,有利于全局搜索,但在局部精细搜索中代价就高,从式(3)也可以看出P 2小.(3)参数∀:较小时觅食和随机行为突出,有利于全局搜索.一般取黄金分割0.618.(4)参数 :决定柯西变异,越大越容易满足变异条件.(5)参数Visual 和Step:Visual 和Step 越大越容易发现全局极值点,但精度下降;反之,人工鱼的搜索细化明显,但容易陷入局部极值点.从式(4)、(3)可以看出Step 越大, p 2、P 2越小,对局部精细搜索不利.一般当搜索区域大时,Visual 和Step 就大些;搜索区域小时,Visual 和Step 就小些.5 ACM AFSA 应用实例为进一步验证本文的ACMAFSA 的有效性,将其应用到一个非线性状态空间系统中,该模型[8]形+1)+1)=#1x 1(t )#2x 21(t )+u(t),#3x 2(t)-#4x 21(t),=1,x 2(0)=1,,1,2,!,5077第10期曲良东,等:自适应柯西变异人工鱼群算法及其应用其中输入为u(t),输出为y(t),#1,#2,#3,#4是待估参数.可以归结为对性能指标函数f=∃(y^i-y i)2(y i为系统的真实输出,y^i为搜索参数下的模型输出)的优化问题,它是一个非线性、多极值函数.根据模型特点,参数#1,#2必须小于1,否则发散.本文在估计时,输入u(t)用正弦函数sin(t),在一个周期内采样50个输入输出对,算法参数设置Visual =0.1,Step=0.01,最大迭代次数200,其他参数设置同前.系统参数估计结果如表2所示.表2 非线性系统参数估计参数#1#2#3#4f真实值0.50.31.80.90文献[8]结果0.49160.301411.84320.92670.0493 ACMAFSA结果0.49220.30201.79990.92536.9157e-006由此可见ACMAFSA估计的结果也是相当有效的.6 结束语本文充分利用公告板中的历史最优鱼和柯西变异的优点,提出自适应柯西变异人工鱼群算法,用不同的测试函数对ACMAFSA和AFSA进行了仿真试验及实例应用研究,并对收敛性和参数进行理论分析,结果表明ACMAFSA提高了收敛速度、求解精度,算法更加稳定.参考文献:[1]李晓磊,邵之江,钱积新.一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法[J].系统工程理论与实践,2002,22(11): 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1)简要的回顾了智能仿生优化算法理论产生的背景.总结了仿生算法的基本理论和特点,以及仿生优化算法的共性与个性.
2)对于人工鱼群算法进行了详细的分析.人工鱼群算法是一种新兴的仿生学算法,在介绍了AFSA的基本原理、算法描述、算法参数和流程的基础上
,又介绍了其应用前景.
3)通过对六年来人工鱼群改进算法的研究,提出了四种改进思路,并介绍了几个典型的改进模型.
8.学位论文王闯人工鱼群算法的分析及改进2008
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)是由李晓磊等在2002年提出的,源于对鱼群运动行为的研究,是一种新型的智能仿生优化算法.它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点.目前对该算法的研究、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.人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究课题.
4)提出了引入免疫系统的免疫信息处理机制的两种改进的人工鱼群算法:IM-AFSA和IV-AFSA.IM-AFSA是一种基于免疫记忆和调节机制的免疫人工鱼群算法;Ⅳ-AFSA是一种基于疫苗接种的免疫人工鱼群算法.与基本人工鱼群算法相比,IM-AFSA在提高避免陷入局部最优和收敛速度方面有比较好的效果,而IV-AFSA在保持上述优点的基础上,进一步提高了算法的寻优精度.
针对约束优化问题,引入了半可行域的概念,提出竞争选择的新规则,并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数;同时设计了选择算子对半可行域进行操作,得到了一个利用AFSA求解约束优化问题的新方法,通过若干非线性等式约束和不等式约束问题的验证表明该算法在求解此类问题中,具有较好的稳定性和收敛精度。
5.期刊论文徐建军.王正初.XU Jian-jun.WANG Zheng-chu可靠性优化问题的人工鱼群算法求解-中国制造业信息
化2009,38(7)
为了使设计既能满足可靠度要求又使系统成本最小,提出了基于人工鱼群算法的优化方法.简单介绍了冗余优化模型和人工鱼群算法,并给出了基于人工鱼群算法的可靠性的求解策略,详细讨论了求解步骤,并对串-并联系统的可靠性分配的可靠性优化设计问题进行了分析计算.结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,与其他方法相比,具有更高的搜索速度和搜索效率.
(4)针对神经网络需要依靠经验确定网络结构及其优化问题,设计了一种基于人工鱼群算法的网络分类器。该方法把输入属性选取和网络结构设计结合,通过人工鱼群算法寻优,同时实现了输入属性选择、神经网络结构和参数的优化。实验表明,该算法能够获得一个具有性能可靠、较好泛化能力的简单分类器,避免了一般神经网络依靠经验确定网络结构的困难,拓宽了AFSA的应用领域。
6.学位论文张梅凤人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究2008
为能更有效地解决工业生产过程中大量存在的优化问题,自20世纪80年代以来,涌现出了一些智能优化算法,它们通过模拟某一自然现象或过程而发展起来,为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段,自诞生就引起了国内外学者的广泛关注并被应用于许多领域。人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)是源于对鱼群觅食行为研究而提出的一种新型群体智能优化算法。该算法具有对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单、易于实现,且具备并行处理能力和全局搜索能力等方面的特点。但AFSA在应用过程中还有很多不完善的地方,如:算法后期收敛速度慢,搜索精度不高,在多峰问题寻优时难以找到全部最优解等等。并且,AFSA的应用还不够深入。为此,本文着重从AFSA的改进和应用方面进行了研究。主要研究工作如下:
(5)在对AFSA研究和改进的基础上,结合国家863项目“太阳能生物制氢技术研究”,在部分实验所获得的样本数据基础上,引入全局寻优人工鱼群优化算法,通过AFSA优化神经网络结构,获得影响生物制氢的最相关因素,建立了基于优化神经网络的光合细菌制氢过程模型;再用AFSA对已确定的主要工艺条件进行优化,获得了最大制氢量的最佳工艺条件。实验结果表明所提出的优化计算方案可行,此项研究为太阳能光合细菌制氢工艺技术优化探索了一条新的途径。
本论文是在国家“十五”863计划项目“太阳能生物制氢技术研究”(编号:2004AA515010)和国家自然科学基金项目“光合生物制氢体系的热效应及其产氢机理研究”(编号:50676029)资助下开展的科学研究。
7.期刊论文黄华娟.周永权.HUANG Hua-juan.ZHOU Yong-quan最优化问题全局寻优的A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
20090401
人工鱼群算法及其应用
作者:聂黎明
学位授予单位:广西民族大学
1.学位论文郑晓鸣人工鱼群算法的改进及应用2006
(2)针对AFSA在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法。该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制。通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题。
9.学位论文俞洋若干智能信号处理技术的研究及应用2006
智能信号处理技术涉及到信息科学的多个领域,是现代信号处理、人工神经网络、模糊系统理论、进化计算,包括人工智能等理论和方法的综合应用,近年已经成为信息科学领域的一个研究热点。其中进化计算作为智能信号处理技术的一个重要分支,近些年来成为一个引人注目的发展方向。
3.期刊论文李晓磊.路飞.田国会.钱积新组合优化问题的人工鱼群算法应用-山东大学学报(工学版)
2004,34(5)
通过模仿鱼类的行为方式,提出了一种基于动物自治体的优化方法-人工鱼群算法(Artificial Fish_school Algorithm),并将其用于组合优化问题的求解.介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念,给出了具体的实现方法.最后以TSP问题为例对该算法进行仿真测试.结果表明它具有快速收敛的能力.
4.学位论文李晓磊一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法2003
该文将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中,构造了一种解决问题的架构-鱼群模式,并由此产生了一种高效的智能优化算法-人工鱼群算法. 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述,并对算法的收敛性能和算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析;针对组合优化问题,给出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念,并给出了算法在组合优化问题中的描述;针对大规模系统的优化问题.给出了基于分解协调思想的人工鱼群算法;给出了人工鱼群算法中常用的一些改进方法;给出了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒PID的参数整定中两个应用实例;最后指出了鱼群模式和算法的发展方向.
工程与应用2009,45(1)
针对人工鱼群算法在优化后期收敛速度变慢问题,利用BFGS算法快速的局部搜索能力来改进,提出了一种最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法
.通过8个标准函数测试结果表明,AFSA-BFGS混合算法,不仅具有全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度和更高的求解精度,是求解优化问题的一种有效方法.
(1)针对AFSA在较大或变化平坦的区域寻优时,收敛于全局最优解的速度减慢、搜索性能劣化,特别是在优化后期往往收敛较慢的问题,提出了一种基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法。该算法保持了AFSA简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点大量聚集的局限性,显著提高了运行效率和求解质量,为解决复杂寻优问题提供了有效方法。通过函数和实例测试验证,表明该算法是可行和有效的。
在进化计算的研究中,以粒子群算法、人工鱼群算法为代表群智能算法和新近提出的量子进化算法,以其优良的优化性能,已经成为众多学者研究的热点。但是由于这三种算法提出的时间比较短,所以有很多的问题有待解决。提高它们解决离散优化问题的能力就是一个值得研究的方向
在分析了二进制粒子群优化算法和量子进化算法的优缺点之后,受混合优化算法思想的启发,将量子进化算法和粒子群算法的思想相互结合,提出了嵌入式量子进化算法(PSEQEA)和量子二进制粒子群优化算法(QBPSO),用来分别提高了QEA和PSO的优化性能。将新的算法应用到背包问题,连续函数优化问题和多用户检测问题中,仿真结果表明,新的算法与QEA和PSO相比不仅具有更简单的算法结构,而且具有更强的全局优化能力。
鱼群算法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,同时它又具有与传统方法相融合的基础,相信鱼群算法有着良好的应用前景。
2.期刊论文黄华娟.周永权.HUANG Hua-juan.ZHOU Yong-quan求解全局优化问题的混合人工鱼群算法-计算机应
用2008,28(12)
把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法.该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量.计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛.
(3)针对连续属性样本分类挖掘时需离散化预处理,可能导致原始信息的缺失问题,提出了基于人工鱼群算法的分类规则挖掘算法,给出了适用于AFSA的分类规则编码方案、构造了新的准确提取规则集的分类规则适应值函数。该算法从优化的角度来解决分类问题,自动实现连续属性样本分类规则的挖掘,从而为连续属性样本提供了一个不需要离散化处理而直接进行数据挖掘的新方法。实验结果表明,该算法不仅能够挖掘出简洁、易于理解的规则集,而且具有较强的鲁棒性和较高的准确率,是一种可行和有效的分类规则优化算法。