人工鱼群算法(AFSA)及其简单应用举例
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
《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 !
基于自适应高斯变异的人工鱼群算法
第15期ol 2009年8月Au 基于自适应高斯变异的人工鱼群算法曲良东，何登旭(广西民族大学数学与计算机科学学院，南宁530006)摘 要：针对基本人工鱼群算法存在的不足，根据高斯变异和历史最优鱼个体状态，提出自适应高斯变异人工鱼群算法。
该算法能克服人工鱼漫无目的随机游动从而求得全局极值，提高求解质量和运行效率。
典型测试函数测试、应用实例验证和理论分析表明，该算法是可行、有效的。
关键词：人工鱼群算法；高斯变异；优化Artificial Fish-School Algorithm Based on Adaptive Gauss MutationQU Liang-dong, HE Deng-xu(College of Mathematics and Computer Science, Guangxi University for Nationlities, Nanning 530006)【Abstract 】Aiming at the disadvantages of Artificial Fish-School Algorithm(AFSA), this paper proposes a novel AFSA based on adaptive Gauss mutation and historical best fish. The ability of AFSA to break away from artificial fish stochastic moving without a definite purpose is improved. It can greatly improve the ability of seeking the global excellent result and convergence property and accuracy. Test of representative test function, application example and theory analysis show that it is feasible and availability. 【Key words 】Artificial Fish-School Algorithm(AFSA); Gauss mutation; optimization计 算 机 工 程 Computer Engineering 第35卷V .35 No.15 gust 2009能及识别技术· 文章编号：1000—3428(2009)15—0182—03文献标识码：A中图分类号：TP18·人工智人工鱼群算法[1](Artificial Fish-School Algorithm, AFSA)是模仿鱼类行为提出的一种基于动物自治体的优化方法，是群体智能思想[2]的一个具体应用，其主要特点是无须了解问题的特殊信息，只须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，最终突现全局最优值。
《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。
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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。
基于人工鱼群算法的路径规划技术研究
基于人工鱼群算法的路径规划技术研究引言：随着科技的发展，机器人技术越来越成熟，机器人在生产、治疗、教育等领域已经有了广泛的应用。
路径规划是机器人技术中的一个重要问题，这涉及到机器人的行动能力和自主性。
为了改进机器人的路径规划技术，人工鱼群算法应运而生。
一、人工鱼群算法简介人工鱼群算法（AFSA）是一种基于群体智能的仿生算法，是模拟鱼群觅食的行为规律，抽象出来的一种算法。
AFSA模拟鱼在进行觅食时的行为，鱼的行动受到周围环境的影响，但同时又能感知到食物的存在，从而达到寻找食物的目的。
二、人工鱼群算法在路径规划中的应用路径规划是指在给定的起点和终点之间，找到一条合适的路径，其难点在于避开障碍物，同时保证得到的路径尽可能短。
而基于人工鱼群算法的路径规划技术则是将多个智能体（鱼）作为一个整体进行考虑，以群体的方式进行路径规划。
在人工鱼群算法中，智能体之间以某一规则进行交流和协作，不断调整路径规划过程中的行动，以达到最佳的路径规划效果。
在这个过程中，每个智能体都可以通过学习来适应新的环境，从而更好地完成任务。
三、人工鱼群算法路径规划技术的优势相对于其他路径规划算法，人工鱼群算法具有较大的优势。
首先，人工鱼群算法是一种启发式算法，它能够寻找所有可能的路径，并找到其中最优的一条。
其次，与其他优化算法相比，人工鱼群算法不用一个个地比较各种方案，而是通过协调智能体间的关系，让整个系统自动寻找最优路径。
同时，人工鱼群算法可以很好地解决路径规划过程中的局部最优问题，提高了路径规划的全局最优性。
最后，人工鱼群算法是一种分布式算法，因此具有较好的可扩展性。
四、结论基于人工鱼群算法的路径规划技术是机器人技术领域中的一项重要工作。
本文对人工鱼群算法的基本原理进行了介绍，并阐述了人工鱼群算法在路径规划中的应用，以及其所具有的优势。
在今后的机器人技术中，人工鱼群算法将起到更加重要的作用，不断推动机器人技术的发展。
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。
人工鱼群算法代码
人工鱼群算法代码人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种模拟自然界鱼群觅食行为的优化算法。
由于其生物启发式的特点，它被广泛应用于解决各种复杂的优化问题。
人工鱼群算法的核心思想源于鱼群在觅食过程中的行为模式。
在自然界中，鱼群聚集在一起觅食不仅为了防止被捕食者袭击，还可以通过合作来提高觅食效率。
这就是人工鱼群算法的灵感之一。
在AFSA中，每个个体被称为“鱼”，每种行为都对应着鱼的一种行为方式。
例如，鱼可以选择根据当前环境动态改变速度和方向，在搜索空间中探索新的解决方案。
鱼还可以通过与周围鱼的相互作用来调整自身的运动策略。
人工鱼群算法具有以下特点：1. 多样性和探索能力：每条鱼都有一定的探索能力，可以在搜索空间中不断寻找新的解决方案。
这使得算法具有较强的全局搜索能力，能够找到较优的解。
2. 自适应调整：鱼能够根据当前环境的变化调整自己的运动策略。
这意味着算法具有较强的自适应性，在动态环境中能够保持较好的性能。
3. 集体智慧：鱼之间能够通过相互作用来调整自己的行为策略，从而实现集体智慧。
这种合作与竞争的机制可以加速算法的收敛速度，提高解的质量。
人工鱼群算法有许多应用领域，如无线传感器网络优化、图像处理、网络路由、组合优化等。
在这些领域，AFSA能够有效地寻找到近似最优的解决方案，并具有较好的鲁棒性和可扩展性。
在实际应用中，人工鱼群算法需要根据问题的特点进行参数调优，以提高算法的性能。
此外，还可以结合其他优化算法进行混合优化，以进一步提高求解效果。
总之，人工鱼群算法借鉴了鱼群觅食行为的智慧，通过模拟鱼的行为方式来解决复杂的优化问题。
它具有多样性、自适应调整和集体智慧等特点，已经被广泛应用于各个领域。
在未来的研究中，我们可以进一步探索鱼群行为的奥秘，进一步优化算法的性能，为解决更加复杂的问题提供更好的解决方案。
AFSA在电力系统无功优化中的应用
AFSA在电力系统无功优化中的应用摘要：采用人工鱼群算法（Artificial Fish Swarms Algorithm AFSA）求解电力系统的无功优化问题。
为了尽量减少系统有功网损，建立了电力系统无功优化的数学模型，并对标准人工鱼群算法进行了分析。
利用标准人工鱼群算法，对IEEE30节点系统进行无功优化，Matlab仿真得出结果。
关键词：人工鱼群算法；数学模型；无功优化0 引言电力系统无功优化问题一直是人们关注的焦点，系统中无功得到优化能保持系统电压稳定，使系统运行更安全、更经济[1]。
电力系统无功优化前提是满足系统负荷要求和各类运行条件, 然后通过优化计算得到发电机的端电压、有载变压器的分接头档位和无功补偿设备的投切容量等, 从而实现系统的有功损耗和节点电压偏离额定值最小等目标。
传统的无功优化算法包括有线性规划法[2]、非线性规划法等。
近年来, 一些例如遗传算法[3]、蚁群算法[4],、差分算法[5]、粒子群算法[6]等新型优化算法发展迅速。
这些新的优化算法具有强大的全局搜索能力，使电力系统的无功优化方面得以更新。
人工鱼群算法[7,8]主要通过模拟鱼的觅食、聚群和追尾行为，使得鱼群中每条人工鱼从局部寻优最终达到全局最优值。
文献[7,8]证实了该算法具有很好的克服局部极值从而获得全局极值的能力，是一种较为新颖的优化算法,。
本文通过研究建立了基于该算法的无功优化模型，并在IEEE-30节点系统进行了仿真，使该算法的稳定性和可靠性得到验证。
1 无功优化数学模型1.1目标函数选取目标函数为系统有功损耗最少：（1）针对状态变量在优化过程中可能产生越限的情况，采用罚函数进行处理。
总的目标函数的表达式为：（2）式中:Nd、Ng分别是负荷节点和发电机节点总数；Ploss为系统有功损耗;Ui、Ui.max、Ui.min分别为节点电压、电压上限值和下限值；QGj为发电机节点的无功出力、、QGj.max为发电机节点无功出力的上限值、QGj.min为发电机节点无功出力的下限值；λ1、λ2分别为负荷节点电压、发电机无功出力越界惩罚系数。
《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。
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): 32-38.[2]张梅凤,邵诚,甘勇,等.基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法[J].电子学报,2006,34(8):1381-1385.[3]曲良东,何登旭.改进的人工鱼群算法及其在近似求导中的应用[J].微电子学与计算机,2009,26(5):122-125.[4]王梓坤.概率论基础及其应用[M].北京:科技出版社,1979.[5]郑小霞,钱锋.一种改进的微粒群优化算法[J].计算机工程,2006,32(15):25-27.[6]吴红亮,王耀南,周少武,等.双群体伪并行差分进化算法研究与应用[J].控制理论与应用,2007,24(3):453-458.[7]左兴权,李士勇.一种新的免疫进化算法及其性能分析[J].系统仿真学报,2003,15(11):1607-1609.[8]姜波,王秉文.基于遗传算法的非线性系统模型参数估计[J].控制理论与应用,2000,17(1):150-152.作者简介:曲良东 男,硕士.研究方向为智能优化算法设计与分析和人工神经网络.何登旭 男,教授.研究方向为智能优化算法设计与分析和人工神经网络.(上接第73页)[3]郑海洋,宿红毅,李毅.分布式视频点播网络统计调度策略及负载均衡研究[J].计算机工程与应用,2005,8(16):165-167.[4]刘楠,付先平,张维石.基于.N ET的视频点播系统的设计与实现[J].计算机工程,2006,32(24):213-215. 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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。
人工鱼群算法1范文
人工鱼群算法1范文人工鱼群算法1范文人工鱼群算法的基本思想是通过模拟鱼群的觅食行为来解决优化问题。
在鱼群中，鱼的个体通过观察周围环境中的食物浓度来判断是否需要改变自己的位置，从而寻找到最优的食物源。
算法的整个过程可以分为两个阶段：觅食行为和迁徙行为。
首先，假设鱼群中的每个鱼体的位置和适应值都表示了一个解的性能，并且每个鱼体都具有自主觅食行为。
觅食行为中，鱼体根据自身周围的环境信息来判断是否需要改变自己的位置。
通过计算每个鱼体周围的食物浓度，可以评估出每个鱼体所处位置的适应值。
较高适应值的鱼体会更有可能吸引周围的鱼体，鱼体也会根据个体的适应值来决定是否跟随高适应值的鱼体。
迁徙行为是指鱼体通过移动来寻找更优的解。
迁徙行为中，鱼体会考虑自身记忆中的最优解，通过随机运动来新解，并与当前最优解进行比较，从而决定是否更新记忆中的最优解。
在过程中，鱼体会根据当前位置附近的环境信息决定下一步移动的方向和距离。
迁徙行为的目的是通过对当前最优解的探索和发现，提高整个鱼群的集体性能。
通过迭代觅食和迁徙，人工鱼群算法能够在优化问题中到相对较优的解。
算法通过模仿鱼群的觅食和迁徙行为，利用自适应性和感知能力来解决优化问题，从而能够在求解复杂问题时具有较好的性能。
人工鱼群算法的应用领域广泛，如图像处理、信号处理、机器学习、约束问题等。
在图像处理中，人工鱼群算法可以用于图像分割、图像压缩等问题，通过优化算法的能力，能够得到更优的图像处理结果。
在机器学习中，人工鱼群算法可以用于特征选择、模型优化等问题，能够提高机器学习算法的性能。
在约束问题中，人工鱼群算法可以用于求解约束优化问题，通过约束条件的考虑，能够得到满足约束的最优解。
综上所述，人工鱼群算法是一种简单而高效的启发式优化算法。
通过模拟鱼群的觅食和迁徙行为，能够在求解优化问题中获得较好的解。
人工鱼群算法的应用领域广泛，通过与其他算法的结合和改进，可以提高算法的性能和适应性，使其更加适用于不同的优化问题。
《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。
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+ 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：
+ 2.1 AFSA基本思想
+ 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。鱼类的活动中，觅 食行为，聚群行为，追尾行为和随机行为 与寻优命题的解决有较密切的关系，如何 利用简单有效的方式来构造实现这些行为 将是算法实现的主要问题。
+ 2.3 AFSA行为描述 + （1）随机行为(AF-Random)：指人工鱼在视
野内随机移动的行为。 + （2）觅食行为(AF-prey)：指鱼循着食物多的
方向游动的一种行为，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，Xi继续在其视野内选择状 态Xj，判断是否满足前进条件，反复尝试 trynumber次后，仍没有满足前进条件，则随 机移动一步使Xi到达一个新的状态。表达式如 下：
+ (4)追尾行为（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。
+ （5）公告板：是记录最优人工鱼个体状态 的地方。每条人工鱼在执行完一次迭代后 将自身当前状态与公告板中记录的状态进 行比较，如果优于公告板中的状态则用自 身状态更新公告板中的状态，否则公告板 的状态不变。当整个算法的迭代结束后， 输出公告板的值，就是我们所求的最优值。
传算法是模拟基因进化过程的。
+ 2003年李晓磊、邵之江等提出的人工鱼群 算法(Atificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA)， 它利用自上而下的寻优模式模仿自然界鱼 群觅食行为，主要利用鱼的觅食、聚群和 追尾行为，构造个体底层行为；通过鱼群 中各个体的局部寻优，达到全局最优值在 群体中凸现出来的目的。在基本运算中引 入鱼群的生存机制、竞争机制以及鱼群的 协调机制，提高算法的有效效率。
+ （3）聚群行为（AF-swarm）：鱼在游动过 程中为了保证自身的生存和躲避危害会自
然地聚集成群 。鱼聚群时所遵守的规则有 三条:分隔规则、对准规则和内聚规则。 人 工鱼Xi搜索其视野内的伙伴数目nf及中心位 置Xc，若Yc/ nf > δYi，表明伙伴中心位置状 态较优且不太拥挤，则Xi朝伙伴的中心位置 移动一步，否则执行觅食行为。
+ Step1:确定种群规模N，在变量可行域内随机 生成Nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ个体，设定人工鱼的可视域Visual，步 长step,拥挤度因子δ，尝试次数trynumber。
+ Step2:计算初始鱼群各个体适应值，取最优 人工鱼状态及其值赋给公告板。
+ Step3:个体通过觅食，聚群，追尾行为更新 自己，生成新鱼群。
且全局极值Y为1。
+ 利用人工鱼群算法求此函数的最大值的 matlab仿真图如图所示：
AFSA 初 始 位 置 10
8
6
4
2
x2
0
-2
-4
-6
-8
-10
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
6
8 10
x1
AFSA 迭 代 5次 10
8
6
4
2
x2
0
-2
-4
-6
-8
-10 -8 -6 -4 -2
0
2
4
+ Step4:评价所有个体。若某个体优于公告板， 则将公告板更新为该个体。
+ Step5:当公告板上最优解达到满意误差界内， 算法结束，否则转step3。
+ 人工鱼群算法一个最典型的应用是求多变 量非线性函数的极值问题，例如如下的2自 变量目标函数：
+ Y=(sinX(1)/X(1))*(sinX(2)/X(2)) + 已知此函数的全局极值点位于（0,0）点，
+ 1. AFSA背景 + 2. AFSA概述 + 3. AFSA实例
+ 1.1群智能(SI) + Swarm Intelligence (SI)的概念最早由
Beni、Hackwood在分子自动机系统中提出。分 子自动机中的主体在一维或二维网格空间中与 相邻个体相互作用，从而实现自组织。1999年， Bonabeau、Dorigo和Theraulaz 在他们的著作 《Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems》 中对群智能进行了详 细的论述和分析，给出了群智能的一种不严格 定义：任何一种由昆虫群体或其它动物社会行 为机制而激发设计出的算法或分布式解决问题 的策略均属于群智能。