浅析人工鱼群算法
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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ｌ ８ 期
高建兴 ： 浅析人工鱼群算法
１ ７
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 Ａ Ｆ Ｓ Ａ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
（ 甘肃建筑职业技 术学院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
摘
要： 人 工鱼群算法是一种新型智能优化算 法。对传 统智能优 化算法而 言 ， 该算 法 由于出现时 间短 ， 理论基础 薄
弱， 其 研究 成果远没有遗传算法和粒子群算法那样成熟和完善 ， 有许多问题还需要进 一步研 究。介绍了人工 鱼群算 法的基本原理 、 应用前景 和国内外 的研究现状和主要研究 内容 ， 并分析 了 目 前研究过程 中出现的不足 。
第２ ９卷 第 １ ８期 ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
０ ， Ｚ ． ２ ９ Ⅳｏ ．１ ８ Ｓ ｅ ｐ ． ２ ０ １ ３
浅 析 人 工 鱼 群算 法
高建 兴
关键词 ： 人 工鱼群算法 ； 最优化 ； 不足 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
在工 程 技术 、 科 学 研 究 和 经济 管 理 等诸 多领 域
中经常遇到大量涉及 因素多、 规模大、 难度高和影响
广的优化命题 ， 而且常规 的优化算法面对这样 的大 型问题 己无能为力 ， 无 论是在计算 速度 、 收敛性 、 初 值敏感性等方面都远不 能满足要求 。因此 ， 针对 常 规优化算法遇到的难点 ， 研究群体智能 的优化 方法
网络训练算法 。王玉学等采用人工鱼群算法求解油 田注水系统运行方案优化数学模 型， 将鱼群 的觅食 行为、 聚群行为和追尾行为等应用到优化算法 中， 取 得了较好的优化结果 。李晓磊等采用人工鱼群算法 对 鲁棒 性 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器进行 参 数整 定取 得 了满 意 的控 制效果 。张梅凤等利用 鱼群算法进行 分类 规则挖 掘， 建 立 了相应 的优 化 模 型 。黄 华 娟 等 针对 人 工 鱼 群算法存在 的不足， 对人工鱼群算法 的参数进行 了
Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络 的训 练 模 型 ， 并 形 成 了一 种 新 的 Ｒ Ｂ Ｆ
人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化 算法。在基本鱼群算法 中， 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 中各个体的局部 寻优 ， 达到全局最优值在群 体 中突现出来的 目的。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 中只使用 目 标 函数 的函数值 ， 无需 目标 函数的梯度值等特殊信 息， 对搜索空间具有一定 的 自 适应能力。算法对初 值无要求 ， 对各参数的选择也不是很敏感。
成 的极值点的漂移， 具有快速跟踪变化的能力。
１ 国内外研究状况
人工 鱼群 算 法 自李 晓 磊等 人 在 ２ ０ ０ ２年 首 次 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 。人
有待解 决 。
人工鱼群算法用于求解具有变量边界约束的非线性 复杂函数最优化问题 。赵海峰提出了一种改进 的人 工鱼群算法 和 Ｐ ｏ ｗ ｅ ｌ ｌ 算法结合 的多分辨 率 医学 图 像配准算法。高洪元 在 Ｍ Ｃ— Ｃ Ｄ Ｍ Ａ系统基 础上设 计了一种神经 网络人工鱼群算法 ， 在解决 多用户检 测该类组合优化问题时， 减少了搜索的随机 性和任 意性 ， 加快 了原鱼群算法的收敛速度。
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ｌ ８ 期
高建兴 ： 浅析人工鱼群算法
１ ７
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 Ａ Ｆ Ｓ Ａ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
（ 甘肃建筑职业技 术学院 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０ ）
摘
要： 人 工鱼群算法是一种新型智能优化算 法。对传 统智能优 化算法而 言 ， 该算 法 由于出现时 间短 ， 理论基础 薄
弱， 其 研究 成果远没有遗传算法和粒子群算法那样成熟和完善 ， 有许多问题还需要进 一步研 究。介绍了人工 鱼群算 法的基本原理 、 应用前景 和国内外 的研究现状和主要研究 内容 ， 并分析 了 目 前研究过程 中出现的不足 。
第２ ９卷 第 １ ８期 ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
０ ， Ｚ ． ２ ９ Ⅳｏ ．１ ８ Ｓ ｅ ｐ ． ２ ０ １ ３
浅 析 人 工 鱼 群算 法
高建 兴
关键词 ： 人 工鱼群算法 ； 最优化 ； 不足 中图分 类号 ： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６
在工 程 技术 、 科 学 研 究 和 经济 管 理 等诸 多领 域
中经常遇到大量涉及 因素多、 规模大、 难度高和影响
广的优化命题 ， 而且常规 的优化算法面对这样 的大 型问题 己无能为力 ， 无 论是在计算 速度 、 收敛性 、 初 值敏感性等方面都远不 能满足要求 。因此 ， 针对 常 规优化算法遇到的难点 ， 研究群体智能 的优化 方法
网络训练算法 。王玉学等采用人工鱼群算法求解油 田注水系统运行方案优化数学模 型， 将鱼群 的觅食 行为、 聚群行为和追尾行为等应用到优化算法 中， 取 得了较好的优化结果 。李晓磊等采用人工鱼群算法 对 鲁棒 性 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器进行 参 数整 定取 得 了满 意 的控 制效果 。张梅凤等利用 鱼群算法进行 分类 规则挖 掘， 建 立 了相应 的优 化 模 型 。黄 华 娟 等 针对 人 工 鱼 群算法存在 的不足， 对人工鱼群算法 的参数进行 了
Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络 的训 练 模 型 ， 并 形 成 了一 种 新 的 Ｒ Ｂ Ｆ
人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化 算法。在基本鱼群算法 中， 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 中各个体的局部 寻优 ， 达到全局最优值在群 体 中突现出来的 目的。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 中只使用 目 标 函数 的函数值 ， 无需 目标 函数的梯度值等特殊信 息， 对搜索空间具有一定 的 自 适应能力。算法对初 值无要求 ， 对各参数的选择也不是很敏感。
成 的极值点的漂移， 具有快速跟踪变化的能力。
１ 国内外研究状况
人工 鱼群 算 法 自李 晓 磊等 人 在 ２ ０ ０ ２年 首 次 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 。人
有待解 决 。
人工鱼群算法用于求解具有变量边界约束的非线性 复杂函数最优化问题 。赵海峰提出了一种改进 的人 工鱼群算法 和 Ｐ ｏ ｗ ｅ ｌ ｌ 算法结合 的多分辨 率 医学 图 像配准算法。高洪元 在 Ｍ Ｃ— Ｃ Ｄ Ｍ Ａ系统基 础上设 计了一种神经 网络人工鱼群算法 ， 在解决 多用户检 测该类组合优化问题时， 减少了搜索的随机 性和任 意性 ， 加快 了原鱼群算法的收敛速度。