基于人工鱼群遗传算法的DNA编码优化

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,从中选择适当的约束条件,给出评估公式,提出人工鱼群遗传算法生成有效的DNA编码序列。经实验结果表明,所述算法比遗传算法及遗传粒子群算法产生的DNA编码序列质量更加稳定可靠。     

基于DNA的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法虽然具有不需要了解问题的特殊信息,能够寻找到一定的搜索方向,对初值和目标函数的要求不高等优点,但在人工鱼群算法的后期,有一部分人工鱼会聚集在局部最优周围或者处在漫无目的地随机游动状态,从而影响算法寻优的精度及收敛速度.针对这一不足,引入DNA交叉和DNA变异操作,提出一种基于DNA的改进人工鱼群算法.通过函数测试表明,该算法在搜索精度、可靠性、稳定性和鲁棒性4个性能上相比于基本人工鱼群算法更有效.     

MO_DE:一种结合多目标优化机制的DNA编码序列算法

针对现有DNA计算中存在的编码序列设计稳定性不足、可靠性不完善等问题,充分考虑基本编码问题,设计出一种基于多目标优化机制的DNA编码序列设计算法(MO_DE:multiobjective design algorithm)。在一定的约束条件下,该算法利用了多目标优化机制以及采取小种蚁群算法,将h-distance因子添加到单链DNA架构中,建立一种DNA序列公用方法。通过模拟实验表明,该算法与同类型算法相比,在计算效率、优化性方面具有一定优势。     

新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的多模算法

为了提高多模信号的均衡效果,提出一种新变异DNA遗传人工鱼群优化DNA序列的频域加权多模算法(nm DNAGAFS-DNA-FWMMA)。该算法利用新型变异DNA遗传人工鱼群算法收敛速度快和全局搜索能力强的优点,通过DNA约束模型和代价函数来寻找最优DNA序列,将该序列解码后作为频域加权多模算法(FWMMA)初始最优权向量,以提高收敛速度并减小剩余均方误差。仿真结果表明,nm DNAG-AFS-DNA-FWMMA的收敛速度快、均方误差小。     

基于杂草算法的DNA编码序列研究

在DNA自组装过程中,DNA序列的设计是影响DNA组装在可靠性和稳定性问题上的重要因素。为降低DNA组装时出现碱基错误匹配的概率,提出了一种用于DNA序列设计的入侵杂草优化(IWO)算法。采用汉明距离约束、相似度约束、连续性约束、发卡结构约束及解链温度约束建立一个多目标函数优化的数学模型,将DNA序列集设计问题抽象为带有约束条件的多目标优化问题。通过将该算法产生的编码序列和其它两种优化算法产生的序列进行对比分析,证实了该算法的有效性,并拓展了算法在离散空间中的应用。     

混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性.     

改进人工鱼群算法及其在QoS组播路由问题中的应用

提出了一个基于蚁群算法和人工鱼群算法相结合的QoS组播路由算法.首先利用改进的Salama网络拓扑随机生成算法,随机生成一个网络拓扑图,再利用蚁群算法并行搜索的特点找出大量满足约束条件的可行路径,创建备选路径集,最后使用人工鱼群算法在所创建的备选路径集中,通过执行觅食、聚群、追尾等行为求解最优组播树.仿真结果表明,该算法跟基本的鱼群算法相比有着更高更快的效率,能够尽快的找到最优的组播树,并具有更好的全局优化性能,适合于高速的、实时的多媒体传输网络.     

一种混合仿生算法在弹道优化中的应用

针对导弹滑翔段弹道优化问题,考虑人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与粒子群混合优化算法。算法的主要策略是在人工鱼群算法的基础上,将人工鱼群优化算法中的觅食行为变为粒子群在感知范围内进行小范围寻优,在人工鱼群算法的最后,再利用粒子群进行精确寻优。以导弹飞行中的吸热量为优化目标,运用此算法设计得出了导弹滑翔段的优化弹道。     

一种简单有效的鱼群轨迹追踪算法

在鱼群运动机制的研究中,由于鱼群具有不同的体征、复杂的运动模式和运动中频繁的遮挡,所以如何获取鱼群个体的时空轨迹是一个非常重要而且困难的问题. 为了获取鱼群的轨迹,本文提出了一个简单有效的方法来侦测和跟踪鱼群.整个追踪算法包括视频输入、图像获取及预处理、目标检测、数据关联、数据输出和人工校正6大模块. 算法通过和Id tracker, Ctrax对于不同实验环境视频的轨迹提取结果的对比, 表明了本文算法在准确度、识别效率及适用性上的优越性.      

分组进化人工鱼群算法

针对人工鱼群算法搜索性能较差的缺陷,结合粒子群、蛙跳和人工鱼群算法的优点,文章提出了一种分组进化人工鱼群算法,该算法将人工鱼群算法简化后,仿照蛙跳算法进行分组进化,并加入粒子群算法的更新机制对个体位置进行更新,以便充分利用种群信息.实验证明,该算法有较强的寻优能力,且稳定性好,实用性强.     

基于人工鱼群算法的多元线性回归分析问题处理

人工鱼群算法(AFsA)是一种基于动物行为的自治体寻优模式,依据鱼类活动特点构建的新型智能仿生算法.简要介绍了AFSA算法的基本原理,描述了使用AFSA算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.仿真实验结果表明,AFSA算法在处理多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.     

Improved taboo search algorithm for designing DNA sequences

The design of DNA sequences is one of the most practical and important research topics in DNA computing. We adopt taboo search algorithm and improve the method for the systematic design of equal-length DNA sequences, which can satisfy certain combinatorial and thermodynamic constraints. Using taboo search algorithm, our method can avoid trapping into local optimization and can find a set of good DNA sequences satisfying required constraints.     

Improved taboo search algorithm for designing DNA sequences

The design of DNA sequences is one of the most practical and important research topics in DNA computing. We adopt taboo search algorithm and improve the method for the systematic design of equal-length DNA sequences, which can satisfy certain combinatorial and thermodynamic constraints. Using taboo search algorithm, our method can avoid trapping into local optimization and can find a set of good DNA sequences satisfying required constraints.     

基于混合优化鱼群算法的近空间飞行器控制分配

为解决近空间飞行器的控制分配问题, 研究了一种融合了差分进化与遗传进化的鱼群优化算法控制分配策略。该方法能充分考虑执行器的动态约束, 根据操纵面物理约束随机产生鱼群的初始个体, 再利用鱼群算法进行全局搜索。鱼群算法搜索范围从全局搜索快速收缩进入局部搜索, 在收敛速度减慢或停滞时, 利用差分进化算法运行速度快及局部优化的优势, 以提高收敛速度和精度。同时在差分进化未能获取更优解时, 由遗传算法进行全局寻优, 避免分配结果收敛于局部最优解, 从而提高整个分配算法效率。同时将该方法应用于某近空间飞行器。仿真结果表明, 该控制分配方法能有效地将控制指令分配到各操纵面上, 实现良好的跟踪效果。     

A new approach based on PSO algorithm to find good computational encoding sequences

Computational encoding DNA sequence design is one of the most important steps in molecular computation. A lot of research work has been done to design reliable sequence library. A revised method based on the support system developed by Tanaka et al. is proposed here with different criteria to construct fitness function. Then we adapt particle swarm optimization (PSO) algorithm to our encoding problem. By using the new algorithm, a set of sequences with good quality is generated. The result also shows that our PSO-based approach could rapidly converge at the minimum level for an output of the simulation model. The celerity of the algorithm fits our requirements.     

蚁群优化的研究进展及应用

群体智能是一种新的人工智能形式,目前正在成为人工智能领域及其相关领域的一个研究热点。文章深入探讨了群体智能中的一个重要研究方向———蚁群算法,首先介绍了最初的蚁群算法———蚂蚁系统(Ant System),指出了蚂蚁系统存在的问题,并描述了目前解决方法的进展;然后总结了近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展;最后对蚁群算法的未来发展提出展望。     

A new approach based on PSO algorithm to find good computational encoding sequences

Computational encoding DNA sequence design is one of the most important steps in molecular computation. A lot of research work has been done to design reliable sequence library. A revised method based on the support system developed by Tanaka et al. is proposed here with different criteria to construct fitness function. Then we adapt particle swarm optimization (PSO) algorithm to our encoding problem. By using the new algorithm, a set of sequences with good quality is generated. The result also shows that our PSO-based approach could rapidly converge at the minimum level for an output of the simulation model. The celerity of the algorithm fits our requirements.     

基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法

为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布; 并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6 个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。     

基于遗传算法的直接盲信号检测

针对现有的盲均衡遗传算法收敛速度慢,难以准确地收敛到最优解的问题,借助接收数据阵补投影算子对待测发送序列向量的零化作用,把信号盲检测问题转化为整数约束下的二次优化问题,提出了一种基于遗传算法的直接盲信号检测的方法.所用遗传算法的特点是,适应度函数是直接针对被检测序列构造的,编码空间与遗传空间一致,搜索空间是离散、有限的.仿真结果表明,该算法收敛速度快、性能好.