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。     

基于多重分形谱的局域网流量预测

基于非线性动力学理论,采用多重分形谱参数对局域网流量进行预测分析.首先,构造出实际局域网流量的多重分形谱并研究其谱参数的物理含义.然后,分析了多重分形谱参数与网络流量的关联关系.最后,采用多重分形谱对局域网流量进行了预测.研究结果显示,多重分形谱参数与网络流量的变化存在一定的关联性,采用多重分形谱可在一定程度上对网络流量的变化趋势进行预测,并且流量的波动量越大,预测的结果越准确,可预测的时间越长.     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

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。     

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.     

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.     

支持强化学习的协同进化算法研究

基于GA的三个主要遗传算子,借鉴生物科学中神经元相互刺激与抑制的量化关系,采用数.学模型描述了多个体协同式强化学习的动力学行为;同时对传统GA的进化计算方法进行一定改进,提出了支持强化学习的新的协同进化算法;最后,仿真实验数据表明新算法增强了智能搜索的能力,并加快了种群的收敛速度.     

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。     

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.     

基于SVM的故障预报中的并行优化仿真研究

在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果.     

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.     

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。     

一个存在物种竞争与进化的人工生态系统

建立了一个结合不同类型物种竞争与物种进化的人工生态系统.该简化模型对多级多物种之间的捕食-被捕食关系进行了建模,并通过物种进化演化出新的物种,从而改变系统中的生物多样性.通过该系统仿真,可有助于生态系统的时空演化、物种协同演化及生物多样性方面的研究.     

基于遗传神经网络的癌症死亡率预测

分析了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的优缺点,在此基础上,提出了将遗传算法与人工神经网络有机结合的遗传神经网络此外,利用长期进行的恶性肿瘤登记的报告资料,采用遗传神经网络对北京地区的癌症死亡率进行预测结果表明该研究工作是可行的,可以作为预测的一种有效手段.     

带有遗憾值约束的4PL网络设计鲁棒优化模型与仿真

第四方物流(4PL)网络运作过程中常因外部环境的干扰而发生中断,使网络安全受到威胁。考虑中断状态下4PL网络鲁棒优化设计问题,目标是构建在任意中断状态发生时仍能以较低的成本为客户提供满意服务的4PL网络。基于β-鲁棒解的定义,建立了带有遗憾值约束的4PL网络设计鲁棒优化模型。针对问题的NP-hard特性,利用磷虾群算法(KHA)对模型进行求解,并与人工鱼群算法(AFSA)进行了比较,通过仿真实例对算法的可行性和有效性进行了验证。仿真结果表明,KHA的性能优于经典的AFSA。通过对不同遗憾值β约束下4PL网络设计最佳方案的比较分析,验证了利用鲁棒优化模型设计4PL网络能够较好地规避风险,并达到最大限度节约成本的目的。     

一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法

根据鱼群的行为特点 ,并应用动物自治体的模型 ,提出了一种自下而上设计的新型的寻优策略 -人工鱼群算法 (Artificial Fish-swarm Algorithm) .通过仿真试验的研究表明 ,这是一种有效的寻优模式.