多峰函数优化的免疫人工鱼群网络算法

针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不〖JP2〗断探寻新的局部峰值;执行模式搜索法（pattern search method, PSM）,完成精英人工鱼群的精细搜索。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到每个最优解都达到了理想值。     

一种改进的人工鱼群算法及其应用

人工鱼群算法是一种收敛速度快、全局优化能力强的新型群智能算法。然而,在基本鱼群算法的应用中发现:在迭代前期,算法具有较强的搜索能力;但在运行后期,其搜索能力减弱,易陷入局部极值,且搜索到的最优解精度不高。针对上述弱点,提出对可视域和步长采用自适应变化策略,引入变异算子策略,通过消亡操作对部分个体进行重新初始化或变异,对基本鱼群算法进行改进,并以函数优化和多维变量的非线性优化问题为例进行了实验研究。结果表明:改进后的人工鱼群算法具有较好的优化效果。     

全局版人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法.针对基本人工鱼群算法运算速度慢的缺陷,提出了一种全局版人工鱼群算法.该算法用整个鱼群的中心位置和全局极值位置代替人工鱼的邻域中心位置和邻域极值位置,从而减少了算法的计算量,提高了运算速度;采用动态调整人工鱼视野和步长的方法,较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力;在人工鱼的觅食行为中,让人工鱼直接移动到搜索到的较好位置,加快了搜索速度.仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本人工鱼群算法.     

基于极坐标编码的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的人工鱼群算法。为提高求解精度,算法采用极坐标编码形式增加单个母体解空间表达的多样性,在迭代求解过程中根据适应度值依概率调整极角,逐步降低观测结果的不确定性。通过对三种行为方式进行调整,去除影响搜索方向性的随机移动行为,将搜索重点集中在最优解邻域内,有效降低算法重搜索的可能性,以提高算法的收敛速度。实验结果表明,该算法在收敛性和稳定性上优于基本人工鱼群算法、自适应人工鱼群算法和生境人工鱼群算法,验证了算法的有效性。     

基于人工鱼群算法的BP神经网络速度辨识器

为实现无速度传感器直接转矩控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解.将改进人工鱼群算法与BP算法相结合的IAFSA+BP算法,实现了人工鱼群算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的神经网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK进行无速度传感器控制系统的建模仿真实验结果表明,该算法具有良好辨识效果.     

基于人工鱼群算法的出租车智能调度

出租车以其方便、快捷、舒适等特点成为城市公共交通工具的重要补充,但是当前出租车资源普遍存在着分布不合理、空载率高、营运效率低下等问题.本文运用群智能的思想,提出基于人工鱼群算法的出租车智能调度方法,以实现对出租车资源的全局调度与合理分配.论文提出标准人工鱼群算法中的觅食函数、聚群函数和追尾函数的改进方案以及当前最优状态阈值限定的优化策略,使得改进算法具有全局寻找最优解的良好搜索能力.同时通过模拟实验分析视野、尝试次数、拥挤度因子、迭代次数和游动步长等参数对出租车调度算法寻优能力的影响.研究成果为城市出租车资源得到科学合理规划以及全局优化分配提供新思路和依据.     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

带时间窗可回程取货车辆路径问题的元胞鱼群算法

在研究带时间窗可回程取货车辆路径问题数据模型的基础上,将人工鱼群算法的仿生学原理与元胞自动机的邻域邻域模型和状态迁移规则相结合设计了元胞鱼群算法.算法通过在每次迭代后进行元胞空间的信息交换,并利用交换序方法对鱼群算法进行重构,改善了对解空间的搜索性能.仿真实验结果表明,元胞鱼群算法有良好的寻优能力,具有一定的工程应用价值.     

RNA二级结构预测的自适应鱼群算法模型

基于人工鱼群算法的基本理论,提出了预测RNA二级结构预测的自适应人工鱼群算法模型.该模型对人工鱼群算法在处理组合优化问题时存在的缺陷进行了相应改进,在算法中加入的自适应思想既保证了算法的快速收敛,同时又有效地避免了盲目搜索.仿真实验中将本模型与基于粒子群算法的模型以及基于遗传模拟退火算法的模型进行了比较研究,结果表明,使用自适应鱼群算法进行RNA序列的二级结构预测能获得较理想的预测效果.较之另两种方法,鱼群算法能有效减少计算量、节省计算时间,特别当待测序列长度大于500时,鱼群算法在收敛速度上有着明显优势.     

基于阈值控制的一种改进鲸鱼算法

针对鲸鱼算法在迭代后期种群多样性减少问题,本文提出一种基于阈值控制的改进鲸鱼优化算法(简记为TIWOA),将均匀分布空间与伪反向学习策略相结合,对原始种群位置进行初始化,为全局搜索奠定基础;改进了基于正态变异算子的选择种群方案,增加了局部搜索速度;设计了非线性收敛因子,配合改进的基于正弦函数的螺旋位置更新,使算法在迭代后期有更好的全局搜索能力.文中选取了25个国际标准测试函数对改进算法进行测试,结果表明,TIWOA算法在收敛精度与收敛速度上,更明显优于其它算法,经过Friedman检验与Wilcoxon检验,TIWOA算法与其它改进的WOA有显著性差异,说明TIWOA算法改进有明显效果.     

融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法

鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性.     

求解大规模多背包问题的高级人工鱼群算法

针对复杂的大规模多背包问题,提出了一种基于高级人工鱼群算法的求解方法。为了解决人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度低的问题,所提算法通过改进其初始化方法,优化人工鱼个体的行为选择方式和追尾行为来加快问题求解的收敛速度;同时引入了动态视野及步长和人工鱼调整策略来提高算法搜索的精度。仿真实验表明:与现有的算法相比,所提算法不仅能快速收敛,而且可以达到更高的精度,尤其是对于规模越大的多背包问题算法性能提升越明显。     

基于模糊推理的人工鱼嗅觉感知研究

“人工鱼”利用人工生命方法实现计算机动画。为了丰富人工鱼的感知能力，提高对自然鱼的逼真动画效果，文章在分析“自然鱼”嗅觉机制、参考“机器鱼”感知系统的基础上，研究并实现了人工鱼的虚拟嗅觉感知．首先在人工鱼体系结构基础上建立了人工鱼嗅觉感知模型，并仿照生物嗅觉形成机理设计了三层嗅觉识别模型，采用基于主成分分析的模糊推理方法实现了嗅觉感知．经动画仿真，得到满意结果。嗅觉感知的研究和实现为人工鱼多感知融合系统提供了基础，也可为机器鱼嗅觉研究提供软件仿真平台。     

人工鱼高级行为规划和运动模型研究

以生物学理论为依据,从人工智能和人工生命相结合的角度提出了人工鱼的高级行为规划和运动模型.高级行为规划即设计多种行为序列以实现当前意图,使人工鱼能够根据不同的环境条件选择相应的行为策略.运动模型在高级行为规划指导下,将行为序列分解为具体动作来执行,作用于环境.人工鱼的运动由饥饿度、危险度等内部状态驱动,并受体力的影响.仿真实验表明该模型能够更合理、有效地模拟真实鱼类的生命特征和智能行为.     

Interaction model of artificial fish in virtual environment

Conventional artificial fish has some shortages on the interaction with environment, other fish, and the animator. This article proposes a multi-tier interaction control model of artificial fish, realizes the interaction model through integration of virtual reality technology and Markov sequence, and provides a virtual marine world to describe the interaction between artificial fish and the virtual environment and the interaction between the artificial fish and the animator. Simulation results show that the interaction model owns not only the basic characteristics of virtual biology, but also has high trueness interaction function.