基于时变衰减函数的改进人工鱼群算法研究

在分析国内人工鱼群算法相关研究的基础上,针对其易陷入局部最优和发生振荡现象的缺点,在标准人工鱼群算法中增加时变衰减函数起到衰减因子的作用,优化其时间参数的取值,对人工鱼群智能算法求解过程中觅食行为的视野以及步长的取值进行优化完善;增加鱼群的跳跃过程及变异因子,避免求解过程中早熟现象的产生,保证其最优解为全局最优.研究了传统与改进算法的求解过程及步骤,最后,以常用的3个测试函数为算例对其进行测试,对比分析传统与改进算法之间的区别,对测试的结果进行分析,得到改进的人工鱼群算法具有求解精度高、收敛速度快、寻优能力强的特点.     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。     

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.     

改进人工鱼群的移动机器人避障寻优算法

针对移动机器人处于有障碍物的情况下寻找最短路径问题,对自制搬运机器人的运行环境进行建模,提出一种基于改进的人工鱼群算法(AVAFSA)的机器人避障寻优算法.该算法以传统的人工鱼群算法为基础,利用鱼群视野自适应的形式来对可见视线值的下限进行设定;引入衰减函数来改善视觉效果,引入自适应算子来增强步长的自适应能力,从而避免因...     

改进型人工鱼群算法在PMD补偿中的仿真研究

本文首先分析比较了国内外各种已有的PMD补偿算法，其次简要介绍了基本人工鱼群算法。为提高局部搜索能力和寻优精度，重点对基本人工鱼群算法进行了改进，提出了智能视野和步长的概念，并将这种改进型人工鱼群算法应用于自适应PMD补偿中。3个经典测试函数和PMD补偿仿真实验的结果表明：该算法具有更高的寻优精度和克服局部极值的能力，是一种适用于PMD补偿的优秀算法。     

基于人工鱼群的DNA编码序列组合优化算法研究

分析DNA编码序列设计的目标及需要满足的约束条件,提出全局人工鱼群算法(GAFSA)生成有效的DNA编码序列.根据优化问题的约束条件及人工鱼群的特点,对人工鱼的视野和步长按进行动态调整.实验结果表明,所述GSFSA算法比遗传算法、多目标进化算法、遗传粒子群算法算法产生的DNA编码序列具有更高的质量.     

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。     

基于粒子群与人工鱼群混合算法的TSP求解模型

传统的群智能算法不断被优化和改进,但由于传统单纯算法的固有缺陷和局限性很难从根本上去除,因此衍生出许多群智能混合算法。针对人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢及粒子群算法(PSO)全局收敛性差的缺陷,提出了一种新的粒子群与人工鱼群的混合算法。算法以人工鱼群算法为基础,将粒子群算法的线性递减惯性权重策略引入到人工鱼群算法中,对人工鱼进行编码处理以及动态改变人工鱼个体的视野,使之形成新的粒子群人工鱼群混合算法(PSO-AFSA)。完成算法融合并将混合算法应用于旅行商(TSP)问题。仿真结果表明:与传统的人工鱼群算法和粒子群算法相比,该混合算法全局收敛性效果更好,收敛速度更快。     

改进人工鱼群算法优化设计耗能增效型惯容减震系统

为了使惯容减震系统在满足结构性能需求的前提下实现耗能增效最大化，采用改进的人工鱼群算法来进行惯容减震结构优化设计。首先根据随机振动理论推导出白噪声激励下惯容减震单自由度结构的随机振动响应解析解，然后推导出优化设计问题的数学表达式，采用具有自适应视野与拥挤度的改进人工鱼群算法优化惯容减震系统的关键参数，最后验证改进人工鱼群算法的性能以及优化后惯容减震结构的减震效果与耗能增效情况。结果表明：改进的人工鱼群算法在求解速度以及精确度上均优于传统的人工鱼群算法，优化设计出的惯容减震结构具有良好的减震性能，充分发挥了惯容减震系统的耗能增效功能，为惯容减震系统的参数优化提供了简便且可靠的手段。     

AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法

针对资源受限环境中多任务间的多资源分配问题,提出一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法(AAFSA-RA)。对多资源分配进行建模,结果表明多资源分配是多约束多维度的复杂函数最优化问题。针对基本人工鱼群算法(AFSA)在寻优过程中速度慢的问题,提出一种高级人工鱼群算法(AAFSA)。通过适当地限制人工鱼的随机游动来改进觅食行为。引入步长和视野的两级动态调整机制,基于鱼群进化过程进行一级调整,基于人工鱼个体的食物浓度及变化情况进行二级调整。根据人工鱼个体食物浓度控制人工鱼的生命周期。基于AAFSA进行多资源分配。仿真实验结果表明:AAFSA-RA可以稳定地搜索到全局最优值,与现有AFSA算法相比,AAFSA寻优速度更快;与传统资源分配方法相比,AAFSA-RA可以达到更高的精度,并且对效用函数无特殊要求。     

人工鱼群优化的维吾尔文文本特征选择方法

特征选择是文本分类中的关键步骤,对分类结果产生直接的影响。本文分析了人工鱼群算法的觅食行为、群聚行为和追尾行为等基本原理。结合维吾尔文文本特征提取原理,提出了一种改进的人工鱼群算法,并将其运用到维吾尔文文本特征提取当中。为了加快鱼群的收敛速度,引入了主动改变视野的策略,同时,为了避免算法陷入局部最优,还在算法中加入了变异策略。将特征选择后的样本集输入到不同的分类器中进行仿真实验。实验结果表明:改进的人工鱼群算法能够使分类的准确率达到94.5%。     

一种基于动态参数调整的改进人工鱼群算法

针对经典鱼群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺陷,提出了一种基于参数动态调整的改进人工鱼群算法.动态调整视野和拥挤度因子以提高算法的搜索效率;改进去交叉算子以消除交叉路径;引入了再寻优算子确保再次搜索去交叉后路径能够快速找到最优值.求解TSP问题的实验结果表明:改进的人工鱼群算法提高了收敛速度、增强了搜索最优解的能力.     

一种改进鱼群聚类算法在结构面分组中的应用

针对结构面产状常规分类方法存在的不足,提出一种新型的结构面分类算法.基于K-Means算法的结构面分类,将人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)与K-Means算法相结合,建立了AFSA-RSK结构面分类算法.利用鱼群算法强大的寻优能力,代替K-Means算法对结构面产状聚心集进行搜寻,并通过K-Means算法进行聚类.聚类完成后,选择相应参数指标对聚类效果进行评价.针对存在的问题,对鱼群算法的步长和视野进行修正,提高寻找聚心集的精度,动态地调整了聚类过程.将改进后的AFSA-RSK算法与其他算法进行比较,结果表明在迭代速度、聚类精度以及内存占比上,改进后的AFSA-RSK算法都要更优,更适合在结构面分组方面的应用.     

改进人工鱼群算法求解TSP问题

针对TSP问题的特点,在经典最近邻点法基础上对其运行方式加以改进,结合基本人工鱼群算法的优势,对基本人工鱼群算法加以改进。利用改进最近邻点法为基本人工鱼群算法构造多个较优初始解,进而改进基本人工鱼群法的觅食行为。改进后的人工鱼群算法能更有效地搜索全局最优解。选取典型的TSP问题实例进行实验仿真,验证该算法的有效性。实验表明,改进后的人工鱼群算法在求解旅行商问题时,比基本人工鱼群算法搜索效果更好,寻优性能更强。     

基于改进人工鱼群算法的碾压混凝土坝粘弹性参数反演

为合理模拟碾压混凝土坝自身流变特点,择取适当模型作为坝体和坝基材料持载变形下本构关系,建立有限元方程,使大坝变形与其物理力学参数的隐性对应关系明确化.在实测大坝位移变形资料的基础上,运用统计模型提取各所需位移分量,建立优化反演目标函数,采用相对于基本人工鱼群算法(AFSA)全局优化能力更加高效精准地改进人工鱼群算法(IAFSA)对碾压混凝土坝粘弹性力学参数进行搜索反演,并对二者的寻优结果做出对比分析,IAFSA算法的优越性得到证实.反演求解计算过程通过对改进人工鱼群算法的程序化语言设计结合ANSYS有限元计算命令的调用来实现.文末工程实例计算数据成果证明,本文反演方法可应用于坝工结构反分析领域.     

改进的人工鱼群算法在二维板材下料问题中的应用

为提高板材利用率,采用人工鱼群算法进行研究,算法中加入改进的觅食行为和改进的聚群行为,对行为进行了改进,并将该算法用于求解二维板材下料问题.通过仿真实验与文献中的改进粒子群算法和基本人工鱼群算法进行比较,结果表明:改进后的算法得到的最优解要优于文献中的算法,实现提高板材利用率的问题.     

一种新的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年提出的一种新型群智算法,该算法源于鱼群活动行为的研究,具备较好的全局寻优能力﹒本文基于基本人工鱼群算法,提出一种步长和视野自适应调整的新方法,新方法在提高个体优化的效率的同时兼顾了群体优化的性能﹒数值实验表明新算法提高了全局收敛的成功率,也有效地提高了最优解的精度﹒     

人工鱼群和蒙特卡罗混合算法的应用

为方便快捷地使用计算机求解二重积分的数值解,采用人工鱼群和蒙特卡罗的混合算法,将蒙特卡罗求解二重积分数值解的思想引入到人工鱼群算法中,改进了人工鱼群算法中的适应度函数和积分求和公式。最后,通过一个算例进行了验证,实验结果表明:当分割点数目仅为100时,误差已经降低为0.000 410 7;而进化策略的实验结果是:当分割点数目达到1 024时,误差才降为0.000 148.改进的后算法一方面很好的体现了人工鱼群算法易于和蒙特卡罗算法结合的优点,另一方面在保留改进的蒙特卡罗算法原有优点的基础上,也在一定程度上减少了分割点的数目,提高了算法的收敛速度和数值计算精度。经过分析研究与实例验证,其计算结果和其他方法进行比较表明该方法是可行有效的,对构建高效的二重积分数值求解算法进行了有益的探索。     

改进型人工鱼群算法及复杂函数全局优化方法

在分析人工鱼群算法存在不足的基础上,对人工鱼群算法加以改进,提出了一种改进型人工鱼群算法。该算法提高了全局搜索能力和收敛速度,并用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法具有精度高、搜索速度快等特点,是一种求解复杂函数全局最优化的智能算法。