基于局部搜索的人工鱼群算法的改进及应用研究

发布时间：2021-07-22 12:06

　　人工鱼群算法利用自下而上的新型寻优模式,采取鱼群的几种典型行为:觅食、聚群和追尾,可以有效的求解无约束、连续、单目标的优化问题,具有并行性、简单性、寻优速度快等特点。人工鱼群算法提出的时间虽不是很长,但是得到了很多专家学者的关注,人工鱼群算法在很多方面得到改进并应用于很多领域,目前人工鱼群算法的研究依然有很好的前景。在人工鱼群算法中,由于随机因子的采用,不能保证人工鱼每次迭代后都比更新前位置更好,最速下降法和共轭梯度法都能保证每次迭代都是向着下降方向,利用最速下降法和共轭梯度法对人工鱼群算法中未得到改善的人工鱼进行更新,得到基于梯度信息改进的人工鱼群算法,确保所有人工鱼每次迭代后都比更新前位置更好;人工鱼群算法中,每条人工鱼都会通过聚群算子和追尾算子影响到感知范围内其他的人工鱼,利用最速下降法对鱼群中最好的人工鱼进行更新,使最好的人工鱼的位置更加接近最优解,最好的人工鱼通过传递自身信息,使感知范围内的其他人工鱼向较好的位置移动,再通过这部分人工鱼辐射影响更多的人工鱼,直至整个鱼群,得到对精英加速的人工鱼群算法;结合前两种改进思想,利用共轭梯度法对人工鱼群算法中未得到改善的人工鱼和鱼群中... 

【文章来源】：北京建筑大学北京市

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

觅食算子流程图

6图 2-2 聚群算子流程图Figure 2-2 Flow chart of the clustering operator己的当前位置iX ，判断感知范围内是否有其他人工新，如果有就寻找感知范围内适应度值最小的人工果min iY Y，对iX 利用觅食算子更新，否则就以数目为nf 。如果满足min/ *iY nf Y，则表明该位

算法AFSA流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于自适应均匀变异人工鱼群投资组合优化算法的研究[J]. 周修飞,张立毅,费腾.  数学的实践与认识. 2017(08)
[2]基于共生系统的人工鱼群算法在饲料配方优化中的应用[J]. 刘庆,李迎,庆麦玉,小高知宏.  计算机应用. 2016(12)
[3]基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应人工鱼群算法[J]. 赵莉莉,戴月明.  计算机工程与科学. 2016(09)
[4]粒子群优化人工鱼群算法[J]. 梁毓明,裴兴环.  计算机仿真. 2016(06)
[5]基于AFSA和PSO融合优化的AdaBoost人脸检测算法[J]. 任克强,高晓林,谢斌.  小型微型计算机系统. 2016(04)
[6]基于多目标人工鱼群算法的硅单晶直径检测图像阈值分割方法[J]. 刘丁,张新雨,陈亚军.  自动化学报. 2016(03)
[7]配送中心选址问题的BFO-AFSA算法研究[J]. 费腾,张立毅,陈雷.  计算机工程与应用. 2015(23)
[8]一种新的人工鱼群协同优化算法[J]. 侯剑,刘方爱,冷严,王岑竹.  计算机仿真. 2015(09)
[9]一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法[J]. 洪兴福,胡祥涛.  计算机工程与应用. 2015(14)
[10]一种自适应调制的鱼群优化部分传输序列算法[J]. 祝杨坤,达新宇,张亚普,王舒.  计算机应用研究. 2015(11)

博士论文
[1]一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D]. 李晓磊.浙江大学 2003



本文编号：3297123