一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

改进人工鱼群算法在认知无线电决策引擎中的应用

针对遗传算法、粒子群算法等应用于认知无线电决策引擎时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于改进人工鱼群算法的认知无线电决策引擎．利用改进人工鱼群算法全局收敛性强、鲁棒性能好、初值敏感度低等特点,更快速、高效地优化调整传输参数,从而寻找特定条件下的最优配置方案．仿真结果表明,在多载波通信系统下,该认知决策引擎具有收敛精度高、平均适应度值高、稳定性强等特点,性能优于二进制量子粒子群认知引擎．     

改进的人工鱼群算法

通过对人工鱼群算法的研究,给出了改进的人工鱼群算法。采用最优个体保留策略对觅食行为进行改进,防止群体中最优个体的退化;给出加速个体局部搜索方法,改进算法中的聚群行为和追尾行为,使全局最优值更快地突现出来;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。仿真结果表明改进的人工鱼群算法具有求解精度高、寻优成功率高、收敛速度快、算法稳定等优点。     

基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化

针对基本人工鱼群算法易陷入局部极值,难以保证得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化方法,在其基础上,引入了攻击行为,即当水中的食物稀少时,鱼就会因为抢夺食物而发生攻击其他鱼的行为。通过仿真实验证明,具有攻击行为的人工鱼群算法有助于引导人工鱼跳出局部最优解域,在全局范围内搜索最优解,提高了PID控制器参数优化的效率。     

基于CAFSC算法的航空发动机多管路智能布局

针对航空发动机多管路布局问题,运用协同进化的思想,结合混沌人工鱼群算法,提出了基于混沌人工鱼群协同进化算法的航空发动机多管路智能布局方法.该方法将每个管路对应一个种群,一方面采用混沌人工鱼群算法使各物种在自己的种群中进行独立进化,另一方面采用合作型协同进化方法对由选取的代表构成的系统模型进行进化以使多管路布局达到全局最优.该算法不仅避免了在管路增多情况下的组合爆炸现象,而且不用考虑布局顺序从整体上优化管路布局.     

一种人工鱼群混合智能优化算法

针对人工鱼群算法一般在初期拥有较快的收敛性,后期收敛较慢的特性,笔者提出一种改进的人工鱼群算法——GPAFSA．该算法将杂交PSO算法引入到人工鱼群算法中,在人工鱼群算法陷入局部最优时,通过使用杂交PSO算法,克服陷入局部最优的缺陷,实现全局最优．仿真实验表明,该算法在收敛性、全局寻优方面比原始算法有很大提高．     

人工鱼群算法在孔群加工路径优化中的应用研究

将人工鱼群算法应用于孔群加工路径优化的研究,建立以最短加工路径为目标的路径优化数学模型,阐述算法实施的具体过程并进行算例分析.结果表明,该方法求最优解的性能优于Hopfield算法、进化蚁群算法、人工免疫算法以及改进的遗传算法,获得的最优路径可以节省71.47%的行走路程.     

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.     

基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

基于水流作用机制的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)在函数优化问题中易陷入局部极值和求解精度较低的缺点,提出了一种在基本人工鱼群算法中引入水流作用机制的改进方案。通过水流作用机制中的持续性水流和周期性水流对鱼群施加的有益影响来改进原有算法。持续性水流影响鱼群的体力变化从而控制视野和步长参数的自适应调整以提高求解精度;周期性水流冲击鱼群并改变部分鱼的位置,从而保持鱼群的种群多样性以利于全局收敛。仿真实验结果表明:本文的改进算法具有更高的求解精度和更好的全局搜索性能,并验证了算法的有效性。