一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法

一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法

一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法洪兴福;胡祥涛【摘要】In this paper, the social behaviors of fish swarm are classified in three ways:foraging behavior, reproductive behavior, and flight behavior. Inspired by this, a Novel Artificial Fish Swarm Algorithm(NAFSA)is proposed, which inte-grates the mutation strategy and evolution behavior into the social behaviors of fish swarm. In the case of mutation strategy,the basic cloud generator is used as the mutation operator because of the properties of randomness and stable tendency of a normal cloud model. For the reproductive behavior, the selection, and crossover operator in evolutionary algorithm are applied to define the reproductive ability of an artificial fish. Furthermore, the parameters of step and visual are developed in forms of hyperbolic tangent function to adjust the optimize performance dynamically during iterations process. Ten standard test functions are used as the benchmark to validate the effectiveness of the NAFSA. Experimental results have confirmed the superiority of NAFSA in terms of both solution quality and convergence speed, and shown broad applica-tion prospect in engineering.%受自然界群体生物繁衍生息行为的启发，提出了一种新型人工鱼群算法。

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。

基本人工鱼群算法

基本人工鱼群算法摘要人工鱼群算法（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学科。

本文主要对鱼群算法进行了概述，引入鱼群模式的概念，然后给出了人工鱼的结构，接下来总结出了人工鱼的寻优原理，并对人工鱼群算法的寻优过程进行仿真，通过四个标准函数选取不同的拥挤度因子进行仿真实验，证实了利用人工鱼群算法进行全局寻优确实是有效的。

关键词：人工鱼群算法；拥挤度因子；寻优0 引言动物在进化过程中，经过漫长的优胜劣汰，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决生产生活中的问题带来了不少启发和灵感。

动物不具备复杂逻辑推理能力和综合判断等高级智能，但他们通过个体的简单行为和相互影响，实现了群体的生存和进化。

动物行为具有以下几个特点。

（1）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）自治性：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）盲目性：单个个体的行为是独立的，与总目标之间没有直接的关系。

（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：各个个体的行为是并行进行的。

人工鱼群算法是根据鱼类的活动特点提出的一种基于动物行为的自治体寻优模式。

1 鱼群模式描述1.1 鱼群模式的提出20世纪90年代以来，群智能（swarm intelligence，SI）的研究引起了众多学者的极大关注，并出现了蚁群优化、粒子群优化等一些著名的群智能方法。

集群是生物界中常见的一种现象，如昆虫、鸟类、鱼类、微生物乃至人类等等。

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。

群体智能算法优化方法研究

群体智能算法优化方法研究一、引言群体智能算法是一类具有并行性和全局优化能力的启发式搜索算法，是近年来人工智能领域的研究热点之一。

本文旨在对群体智能算法优化方法进行研究，探究其优化策略及应用。

二、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，通过模拟自然界的遗传机制，不断进化和优化种群中的个体，以达到求解优化问题的目的。

遗传算法的基本步骤包括初始化、选择、交叉、变异和适应度评价等过程。

其中，选择过程是指优选适应度高的个体，交叉和变异过程是指在个体间进行基因重组和基因突变以产生新的后代个体。

适应度评价则是根据问题的特定需求来评估每个个体的适应度，以确定哪些个体能够留存下来。

遗传算法的应用十分广泛，例如在机器学习领域可用于特征选择，求解最优化的分类器模型和回归模型等；在工程优化领域可用于设计优化，参数优化等问题上；在计算机网络领域可用于网络拓扑结构优化，流量调度等问题上。

三、粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群等动物间集体行为的优化算法。

在算法中，每个待优化的解为一个粒子，粒子在解空间中移动，通过学习群体中最优化解的移动方向来不断更新自身的位置和速度以逼近全局最优解。

粒子群算法由加速度因子、学习因子、组合方式等参数组成，通过对这些参数的不同设置和调优，可以极大地影响粒子的运动轨迹和求解结果。

粒子群算法的应用主要集中在优化问题和特征选择问题上，在机器学习、信号处理、图像处理等领域中得到了广泛应用。

四、蚁群算法蚁群算法是一种基于蚁群集体智慧的群体智能算法，模拟了蚁群在寻找食物时的集体行为。

在蚁群算法中，每个蚂蚁为一个个体，它会根据自身的信息素和前方蚂蚁留下的信息素来选择路径，使得路径上信息素浓度高的路线变得更有吸引力，从而引领其他蚂蚁跟随同一路径。

在搜索过程中，各个个体通过信息素的交互来共同寻找最优解，从而实现全局最优化能力。

蚁群算法的应用涉及许多领域，比如在路径规划领域中进行路线规划，可以在网络路由设计领域中优化信息传输和负载平衡问题，以及在物流配送等领域中进行系统优化。

用改进的人工鱼群算法求解TSP问题

『ｌ — Ｘ；ｉｕｌ示人工鱼视野的感知距离；ｔｐ表示人工鱼移动的最大步长；拥挤度因子。Ｖｓａ表Ｓｅ为２３行为描述．２３１觅食行为．．
设人工鱼的当前状态为，在其感知范围内随机选择一个状态ｘ，，在求极大值问题中，＜（当因
寻优，达到全局最优值在群体中突现出来的目的。
２２一些定义．
’
人工鱼个体的状态可表示为向量Ｘ＝（，：… ，）其中，ｉ＝１ … ，）为欲寻优的变量，工鱼。，，（，／７，人当前所在位置的食物浓度表示为Ｙ＝Ｘ）其中，为目标函数值；工鱼个体之间的距离表示为ｄ＝，ｌ，人
个城市出发，经过若干个城市有且仅有一次，后返回起始城市。试图寻找一条闭合路径，求该路径长最要
度最短。
２人工鱼群算法
著名学者李晓磊在２００３年提出了一种新型的智能优化算法— —人工鱼群算法（ｒｆｉｉｗｒＡｔｃｌＦｓＳａｉａｈｉｍＡｇｒｈＡＳ］ｌｉｍ，ＦＡ）。人工鱼群算法的提出为组合优化问题的解决提供了一条全新的解决思路。ｏｔ２１人工鱼群算法描述．
组合优化问题 …涉及经济管理、通运输、信网络等领域，交通主要是寻找离散事件的最优编排、分组、次序或者筛选等，是运筹学中的一个经典而重要的分支。典型的组合优化问题有旅行商问题（ｒｖｌｇＴａｅｎｉ

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。

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;

各种群体寻优算法的比较

各种群体寻优算法的⽐较【蚁群优化算法、粒⼦群优化算法、细菌觅⾷算法、萤⽕⾍算法、⼈⼯鱼群算法】计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。

群体智能 (Swarm Intelligent，SI) 算法始于 20 世纪 90 年代初，主要是受⾃然界⽣物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的⾏为，⽽提出的⼀种随机优化算法。

群体智能是基于种群⾏为对给定的⽬标进⾏寻优的启发式搜索算法，其的核⼼是由众多简单个体组成的群体能够通过相互之间的简单合作来实现某⼀较复杂的功能。

所以群体智能可以在没有集中控制并且缺少全局信息和模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决⽅案提供了基础。

作为计算智能的⼀个重要的学科分⽀,群体智能优化算法是⼀类通过模仿⽣物界的遗传进化机理和群体协作⾏为⽽提出的仿⽣类随机搜索算法。

该算法以其⾼效的寻优速度,⽆需考虑问题的过多初始信息等特点⽽受到⼈们的普遍关注。

群体智能优化算法是⼀类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算⽅法等具有较⼤的相似性。

因此，群体智能优化算法可以建⽴⼀个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；Step2：⽣成⼀组解，计算其适应值；Step3：由个体最有适应着，通过⽐较得到群体最优适应值；Step4：判断终⽌条件⽰否满⾜？如果满⾜，结束迭代；否则，转向Step2；各个群体智能算法之间最⼤不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居⽣物运动步长更新的（如PSO,AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

统⼀框架下的群体智能优化算法，可以根据优化对象的特性只能地选择适合的更新规则，进⾏运算得到理想的优化结果。

蚁群算法（Ant Colony, ACO）：是模拟真实的蚁群秘觅⾷过程寻求最短路径的原理，由意⼤利学者Dorigo等在20世纪90年代⾸先提出。

最初的蚁群算法成为蚂蚁系统，对于旅⾏商问题（TSP）及⼆次分配问题（QAP）等取得了较好效果，经过改进后成为蚂蚁算法或蚁群算法。

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。

改进人工鱼群算法及在函数优化问题中的应用

引入到鱼群中的最优个体上实施局部细化，提出了一种基于模拟退火算法的人工鱼群优化算法。通过一些典型的复杂函数算例进行仿真，该算法能搜索到比较理想的结果。
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．ｉＸ，ａ，１… ．ｆ ∈ ｉｉ２，
第１卷第３０期
２１年９月０１
石家庄铁路职业技术学院学报
ＪＲＡＬＯＦＳＩＩＺＯＵＮＨＪＡＨＵＡＧＩＴＴＴＦＲＬＹＴＣＯＬＮＮＳＩＵＥＯＡＩＷＡＥＨＮＯＧＹ
ＶＯＬ．０Ｎｏ３１．
Ｓｐ２１ｅ．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Ｔｙｎｍｅ次后仍不满足前进条件，ｒ＿ｕｂｒ则随机移动一步。数学表
达式如下：
ｒ … ，ｘ＋。ｄｍ１，。 ‘ 。ｘｐ１
Ｉ
Ｘ Ⅲ ＝Ｘ，ｒｎｏｓｅ， ≥ ＋ａｄｍ（ｔｐ）ｙ，
’ ｙｙＪ
Ｌ（）群２聚行为（Ｆｗｒ：Ａ－ａ设人工前ｓｍ）鱼当位置为Ｘ，索当域内，ｉＶｕ的伴ｉ探前邻即ｄｉａ伙ａｓｌ＜

一种新型的启发式人工鱼群算法

策略加入到人工鱼群算法中，并在理论上证明该算法的收敛性。函数仿真实验表明，该算法可以避免基本人工鱼群算法陷入局部极值，且具有收敛速度快、计算精度高等特点。关健词：启发式信息；人工鱼群算法；子群优化；进化策略；参数估计粒
ＮｏｅｕｉｔｃＡｒｉｃａｓｗａｍｇｒｔｍｖｌＨｅｒｓｉｔｉｌｈＳｒＡｌｏｉｈｉｆＦｉ
的位置 “ 飞行” ，搜索最优解。数学表示如下：
Ｖ０＋１＝ｗ（）ｆ）＋ｑｒ（ｂｓＯ）ｉ）＋４ｐｅｔ一Ｘ＠）ｉｃｒ（ｂｓ（）ｉ幻２ｇｅｔｔ一Ｘ（）５ｘ（＋１＝ｘ（）（＋１ｉｔ）ｉ＋ｆ）ｔ（）２（）３
略…、粒子群算法和人工鱼群算法［４Ａｔｃｌｉｗｒ３］ｒｆｉｓＳａｍ－（ｉａＦｈｉ
２粒子群算法．３粒子群算法（ａｔｌＳａｍＯｔｚｔｎＰＯ是模拟鸟Ｐｒｃｅｗｒｐｉａｏ，Ｓ）ｉｍｉｉ群飞行觅食的行为，通过鸟之问的集体协作使群体达到目的。在ＰＯ系统中，多个粒子共存、合作寻优。每个粒子根据它Ｓ自身的 “ 经验”和群体的最佳 “ 经验”在问题空间中向更好
第３卷第１７７期
Ｖｌ＿７０３ｌ
・
计
算
机
工
程
２１年９月０１
Ｓｐｅｅｔｍｂｅ２ｒ０１１
ＮＯ１．７
ＣｏｍｐｕｅｇｎｅｒｎｇｔｒＥｎｉｅｉ
人工智能及识别技术・
一

一种改进的人工鱼群优化算法

２）群聚行为。
假设第ｉ条鱼第ｔ时刻的状态为Ｘｔｉ，在其感知距离ｒ范围内的人工鱼群数目为ｎｒ，如果满足ｎｒ＜
Ｎδ ，表明伙伴中心Ｘｔｃ有较多食物并且不拥挤，并且有Ｆ（Ｘｃ）＞Ｆ（Ｘｉ），则Ｘｔｉ向伙伴中心Ｘｔｃ前进一步；否则继续执行觅食行为，其计算过程如式（２）所示。
１人工鱼群算法的基本原理
设Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）为人工鱼群个体向量，其
中ｎ为各条鱼寻优的变量个数，即待优化问题的变
量个数，Ｆ＝ｆ（Ｘ）为某条鱼当前位置的食物浓度，
其中Ｆ为目标函数，Ｄｉｊ＝ ‖Ｘｉ－Ｘｊ‖ 表示第ｉ条鱼和第ｊ条鱼之间的距离，ｒ表示人工鱼的感知距离，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈ＇ｓｂｅｈａｖｉｏｒｓｏｆｐｒｅｙ，ｓｗａｒｍ，ｆｏｌｌｏｗａｎｄｂｕｌｌｅｔｉｎｂｏａｒｄｓｅｔｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅａｓｏｎｓｗｈｙｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｐｒｏｄｕｃｅｔｈｅｉｎｉｔｉａｌａｒｔｉｆｉ⁃ ｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍ，ａｎｄｗｈｙｉｔａｌｗａｙｓｆａｌｌｓｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｏｎａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｐｒｏｄｕｃｅｏｆｉｎｉｔｉａｌａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍ，ｉｎｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈ＇ｓｂｅｈａｖｉｏｒｓｏｆｐｒｅｙ，ｓｗａｒｍａｎｄｆｏｌｌｏｗｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅａｄａｐｔｉｖｅｍｏｂｉｌｅｓｔｅｐｌｅｎｇｔｈｗｉｔｈｍｕｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｉｎｔｏｔｈｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ａｖｏｉｄｉｎｇｆｉｓｈｃａｕｇｈｔｉｎｌｏｃａｌｏｐｔｉｍａ，ｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｅｘｐｅｒｉ⁃ ｍｅｎｔｏｆｔｈｅ４ｔｅｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔａｓｆｏｒｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｆ１，ｆ２ａｎｄｆ４，ｗｈｉｌｅｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｖｅｒｅａｃｈｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｖａｌｕｅ，ｂｕｔｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｔｈｅｉｍ⁃ ｐｒｏｖｅｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｆａｓｔｅｒ．Ａｓｔｏｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｆ３，ｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｒｕｎｉｎｔｏｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｉｎｓｅｖｅｒａｌｔｉｍｅｓ＇ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｃａｎｎｏｔｂｅｆｏｕｎｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｆｉｓｈｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｐｒｅｙ；ｓｗａｒｍ；ｆｏｌｌｏｗ；ｍｏｖｉｎｇｓｔｅｐｌｅｎｇｔｈ；ｍｕｔａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙ

三种智能优化算法的比较分析

局部搜索或者抑制早熟收敛，从而使算法快速收敛到全局
（）３选择运算：将选择算子作用于群体；（）４交叉运算：将交叉算子作用于群体；
最优解。例如人工鱼群算法的公告板、蚁群算法的信息素和遗传算法的适应度值就是这个作用，所以它们都具有避
免陷入局部最优以收敛于全局最优（或次优）的能力。
该算法的基本步骤如下【：４Ｊ（）１产生初始化鱼群：设置初始公告板最优人工鱼状态记录为空，在搜索域内随机产生Ｎ个人工鱼个体，组成初始群体；（）２公告板赋初值：分别计算个人工鱼状态的食物浓度，选择最大食物浓度的人工鱼个体状态记录到公告板内；
提出的一种新型仿生优化算法，根据在一片水域中，鱼
三、三种算法的特点与异同
３１种算法的特点．三
蚂蚁之间通过信息素的释放来对迷失的轨迹进行记忆，
一
旦某一条轨迹发现了食物，那么其它蚂蚁就会向这条
人工鱼群算法主要是利用了鱼的觅食、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个体的局部寻优从而使全局最优值在群体中突现出来为
蚁群算法中参加觅食的每一个蚂蚁都是一个单独计
算的单元，由于大量的蚂蚁参与了运算，算法具有很强
的并行性。２３传算法．遗
遗传算法模拟生物进化的基本过程，用数码串来
遗传算法的特点是并不是对问题的待优化参数本身进行操作，而是将问题参数编码成染色体后进行交叉、
一
情况通过路径上信息素量的大小通知给其它蚂蚁。该算法的基本步骤如下：（）１设置参数，初始化信息素轨迹；

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。

人工鱼群算法

算法实现
▪ 鱼群中的每条人工鱼均为一组实数，是在给定范围内产生随机数组。例
如，鱼群大小为N，有两个待优化的参数 x，y，范围分别为[x1,x2]和
[y1,y2],则要产生一个2行N列的初始鱼群，每列表示一条人工鱼的两个参
数
Xi|n =0
Xj = Xi + rand()*Visual
n=n+1
NO
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
▪ 目标函数（即食物浓度函数）是用来求人工鱼当前位置的食物浓度，其实就是求给定变
量的函数值，例如计算以下函数的最大值：
▪
f(x)=xsin(10π)+2.0 ,-1≤x ≤1
▪ 此时的食物浓度函数如下：
Xi
确定di,j < Visual 的伙伴数目nf 及其中Yj 最大
的伙食Xj
Y
n
j
> δYi
NO
f
YES
Xi|next =Xi + rand * Step *
X
|| X
j
j

X
X
i
i
||
Xi 进行觅食行为
人工鱼Xi搜索当前邻域
内（ dij <Visual ）的伙伴中
的函数Yj最优伙伴Xj，如果
0.618
觅食最大试探次数
100
移动步长
0.3
算法分析
在求极大值问题中: δ=1/(αnmax), α∈(0,1]
其中α为极值接近水平，nmax为期望在该邻域内聚集的最大人工鱼数目。
在求极小值问题中： δ=αnmax , α∈(0,1]

浅析人工鱼群算法

人工鱼群算法主要有以下特点：
１）并行性：多个人工鱼群算法并行进行搜索；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
第ｌ８期
高建兴：浅析人工鱼群算法
１７
优化，提出了一种改进型人工鱼群算法，并将改进的
中在如何应用人工鱼群算法解决实际问题，对算法本身的研究和优化仍停留在探索阶段，同时该算法存在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、寻优结果精度较低和运算速度较慢等缺点，从而影响了算法搜索的质量和效率。该算法在基础理论与应用推广上都存在一些问题，
来解决这些问题具有很重要的意义。
工鱼群算法己经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究问题。目前对人工鱼群算法的研究主要包
括算法的改进和算法的应用。
王翠茹等为了提高人工鱼群算法的稳定性和搜寻全局极值的能力，提出一种改进的人工鱼群算法，当人工鱼群的最优值在定义的迭代次数后不变时，增加一种跳跃行为，并改变人工鱼的随机参数，可以增加获得全局最优值的概率，同时提出一种基于改进的人工鱼群算法的前馈神经网络优化模型；郑晓鸣通过自适应地减小人工鱼的视野范围，提出了自适应人工鱼群算法。范玉军等对人工鱼群算法进行改进，采用最优个体保留策略对觅食行为进行改进，给出加速个体局部搜索方法，改进了算法中的聚群行为和追尾行为，根据双射的定义和性质，在不影响最终寻优结果的情况下对问题的搜索域进行 “ 缩小” ，从而加速了全局搜索。李晓磊等描述了一种基于分解协调思想的人工鱼群优化算法。为了进一步提高ＡＦＳＡ的基本性能，许多研究者将人工鱼群算法与其它智能算法相融合，以突破其自身局限。李国平等建立了一种基于最优功率流的可用传输容量的计算模型，采用改进的人工鱼群算法来解决这个模型。刘耀年等给出了基于人工鱼群算法的

人工鱼群算法和粒子群算法的区别

人工鱼群算法和粒子群算法的区别
人工鱼群算法和粒子群算法是两种常用的优化算法，它们在解决一些优化问题时具有较好的效果。

它们虽然都是群体智能算法，但是在实现和应用中有很大的区别。

首先，人工鱼群算法是一种基于鱼群行为的自适应优化算法，它通过模拟鱼群中个体的寻食行为、攻击行为、逃避行为等来完成优化过程。

而粒子群算法则是一种基于粒子群行为的自适应优化算法，它通过模拟粒子的飞行轨迹和速度等来完成优化过程。

其次，人工鱼群算法是一种局部搜索算法，它通过不断地寻找局部最优解来逼近全局最优解。

而粒子群算法则是一种全局搜索算法，它通过不断地更新粒子的位置和速度等信息来探寻全局最优解。

此外，人工鱼群算法的速度较慢，但是对于高维度的优化问题有较好的适应性。

而粒子群算法则迭代速度较快，但是对于高维度的优化问题会出现维数灾难。

综上所述，人工鱼群算法和粒子群算法都是优化算法中的佼佼者，它们在实现和应用中有着很大的区别。

需要根据具体问题的特点来选择合适的算法。

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关于人工鱼群算法的探讨

关于人工鱼群算法的探讨张玉春;程春英【期刊名称】《内蒙古民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(031)003【摘要】As a kind of new intelligent bionic optimization algorithm, artificial fish-swarm algorithm is characterized as easily calculated and conjoint with other algorithms, and has been widely used in neural network, system control, artificial intelligence and other fields. Its fundamentals, research advances and prospects are discussed.%人工鱼群算法是一种新型的群体智能优化算法，具有实现简单、布式计算和易于与其他智能算法结合等优点，已广泛地应用于神经网络、系统控制、人工智能等多个领域。

本文给出了人工鱼群算法的基本原理，阐述了人工鱼群算法的最新的研究进展，最后展望了人工鱼群算法的发展方向。

【总页数】3页(P203-205)【作者】张玉春;程春英【作者单位】内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽 028043;内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽 028043【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.探讨人工鱼群算法的结构和原理 [J], 李彬2.基于人工势场-人工鱼群算法的改航路径规划 [J], 王飞;李成功;徐肖豪3.基于人工鱼群算法的水资源可持续供给能力评价方法探讨 [J], 管华;徐汇4.基于人工鱼群算法的多区型仓库人工拣货路径优化研究 [J], 陈荣; 谢浩; 张水旺5.人工鱼群算法在河间市水资源优化配置中的应用 [J], 刘美钰;张雷;栾清华;徐丹;刘彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。