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。     

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。     

求解TSP的改进人工鱼群算法

利用遗传算法的交叉算子,并引入去交叉策略,对人工鱼群算法进行了改进,提出了一种改进型人工鱼群算法,并将该算法用于求解旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)这一经典的NP难问题。通过实验仿真与目前TSP已知最优解进行对比分析,结果表明,改进后的人工鱼群算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下也可以收敛到已知最优解。     

双尺度变异离散粒子群算法求解背包问题

针对传统离散粒子群算法求解背包问题早熟收敛、精度低等缺点提出一种解决背包问题的双尺度变异离散粒子群算法.利用对当前最优解进行双尺度速度变异,可以实现提高算法局部最优解搜索能力的同时,保持算法的全局搜索能力和逃出局部极值的能力.在算法初期利用粗尺度速度变异可使粒子快速定位到最优解区域,算法后期则通过逐渐减小的细尺度变异可提高算法最优解的精度.粒子位置初始化过程中,把采用贫心策略所得的结果作为一个粒子的初始位置.将改进算法与其他算法比较证明该算法不仅能够有效解决其他算法搜索能力差的问题,同时还提高了最优解的精度和收敛速度.     

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。     

基于改进搜索策略的混合蜂群算法

针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群（hybrid bee colony, HBC)算法。将人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法局部收敛性与模拟退火（simulated annealing, SA）算法全局收敛性结合,为ABC算法提供了一种新机制。根据SA算法中Metropolis接受准则, 通过调整温度依概率确定全局最优解的替代值,并利用全局最优解的替代值和个体极值来改进ABC算法的引领蜂搜索模式。其次,改进侦察蜂搜索方式,根据迭代次数非线性减小侦察蜂搜索范围和以一定概率反向搜索更新方式,能够有效地提高算法的全局搜索能力,并加快算法的后期收敛速度。通过对8个复杂函数仿真测试,结果表明,HBC算法在搜索性能和精度方面均有明显提高。     

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.     

基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度

分析了人工鱼群算法存在的问题, 提出一种改进人工鱼群算法, 并将其用于梯级水库群的优化调度. 其改进思想是采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了人工鱼群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾; 在此基础上, 针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大, 降低收敛速度这一问题, 在局部更新时采用了阈值选择的策略. 通过实例验证了该改进算法的有效性, 并对改进算法的阈值参数进行了率定.     

改进二分粒子群优化算法的阵列方向图综合

针对粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法收敛速度慢、寻优精度低、计算量大、容易陷入局部最优解等问题,首先提出了一种无需越界检测的归一化粒子群优化(normalized particle swarm optimization, NPSO)算法,NPSO算法具有比PSO算法更佳的有效性和稳定性,其优化速度和收敛精度要远远优于PSO算法,且其计算量要比常规PSO算法采用越界检测调整小。其次,结合狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)中的游走行为,在二分粒子群优化(dichotomy particle swarm optimization,DPSO)算法的基础上,通过对二分粒子赋予不同的探索方向,提出了一种WPA-DPSO算法,WPA-DPSO算法具有3层寻优的功能,不仅有效加强了粒子的搜索范围,避免了算法陷入局部最优解,而且有效提高了DPSO算法的收敛速度、优化精度、稳定性和有效性。在NPSO算法和WPA-DPSO算法的基础上,提出了一种混合型PSO算法(WPA-NDPSO),从而有效克服了PSO算法早熟收敛、搜索范围不大、容易收敛到局部极值、计算量大等问题。均匀线阵方向图综合实验表明:WPA-NDPSO算法不仅具有较优的收敛速度和优化精度,而且具有较强的稳定性和较高的有效性。     

用鱼群算法求解石油运输系统多级站定位优化问题

建立了石油运输系统多级站定位优化大规模非线性MIP模型.由于该模型用传统方法求解相当困难,应用改进的鱼群算法对该模型进行了求解.在解算过程中,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型,使求解过程在基于二进制环境高速运算成为可能;用人工鱼体能累计和消耗程度来调度其行为;用海明距离度量个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.应用结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

改进粒子群优化算法及其在聚类分析中应用

针对标准粒子群优化算法初期收敛速度快,后期容易陷入早熟收敛,局部寻优,全局搜索能力差等缺点,提出了一种新的鱼群-粒子群优化算法(AF-PSO)。引入拥挤因子δ和马尔可夫链,将鱼群算法加入到粒子群优化算法中,通过计算拥挤因子,来更新速度模型,使其在觅食,聚群,追尾,随机4种模态下进行切换。仿真结果表明了所提出的AF-PSO算法的综合性能优于其他改进的PSO算法。为进一步说明算法的实用性,将AF-PSO算法成功应用于输油管道泄露数据的聚类分析上。实验结果表明基于AF-PSO的K-means算法性能是优于其他聚类算法。     

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.     

基于粒子群算法的抽油机故障诊断研究

提出了一种动态改变学习因子的粒子群算法,用以保证在粒子群优化算法的初始阶段,使粒子在进化初期仔细地在自身的邻域内搜索,防止粒子快速向局部最优解汇聚而错过自身邻域内可能存在的全局最优解,而在进化后期,使粒子快速、准确地收敛于全局最优解,提高算法收敛速度和精度。利用改进后的粒子群算法优化神经网络的权值和阈值,并把优化后的神经网络应用到抽油机故障检测中,结果表明用改进后粒子群算法优化的神经网络对抽油机进行故障诊断较传统BP算法更具准确性与快速性。     

改进布谷鸟算法在结构可靠性分析中的应用

在计算过程中,标准布谷鸟算法（cuckoo search algorithm,CS）中的参数是保持不变的,这影响了该算法的收敛性和计算精度。为了克服这一缺陷,首先探讨了标准CS中飞行步长和淘汰概率两个关键参数的变化规律对该算法全局搜索与局部搜索能力的影响,然后对这两个参数进行了自适应改进,同时,提出了一个具有全局最优导向的搜索方程以进一步提高CS的局部搜索能力和收敛速度。利用改进后的CS与人工神经网络响应面法相结合进行结构可靠性分析。算例分析说明,与标准CS以及粒子群算法和遗传算法相比,所提出的改进CS在进行结构可靠性分析中,能够有效地减少计算时间并提高解的精度。     

Hybrid anti-prematuration optimization algorithm

Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems. This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods, artificial immune system (AIS) and particle swarm optimization (PSO), together in searching for the global optima of nonlinear functions. The proposed algorithm, namely hybrid anti-prematuration optimization method, contains four significant operators, i.e. swarm operator, cloning operator, suppression operator, and receptor editing operator. The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence, and the clone operator, suppression operator, and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system. The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate. It is also employed to cope with a real-world optimization problem.     

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.