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。     

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。     

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。     

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．     

改进人工鱼群算法及其收敛性分析

为了克服人工鱼群算法容易收敛于局部最优和解精度不高的缺点,提出了一种新的小生境人工鱼群算法(NAFS)。在算法后期根据鱼群聚集程度引入小生境排挤机制,维持种群的多样性。为了说明该算法的有效性,利用压缩映射定理从理论上证明了该算法的全局收敛性。最后,通过在四个典型Benchmark函数上的实验,并与差异演化算法、粒子群算法、鱼群算法对比,证明该算法的解精度比原始人工鱼群算法有较大的提高。     

绝对值方程的初始含解区间的求解算法

对于求解绝对值方程的区间算法,提出了绝对值方程的初始含解区间的一个求解算法。该算法通过分析一类特殊的区间线性方程组的解集性质,得到了绝对值方程的含解区间。理论分析和数值算例都说明算法是正确且有效的。     

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.     

基于文化算法的改进遗传人工鱼群优化算法

针对人工鱼群算法精度不高,后期收敛速度慢等缺点,文章提出了一种基于文化算法框架的遗传人工鱼群优化算法。该算法利用文化算法框架,建立了遗传算法优化的信仰空间和人工鱼群算法优化的种群空间,两个空间并行演化,同时通过接受函数和影响函数相互促进,克服了人工鱼群算法易陷入局部极值导致后期收敛速度慢和精度不高的缺点。通过对4个基准测试函数进行求解,表明了该算法相比基本鱼群算法在求解过程中精度更高,鲁棒性更强,收敛速度更快。     

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。     

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.     

求解多解广义绝对值方程的区间二分法

针对广义绝对值方程的求解问题,一个基于区间数学的算法被提出。在一个较大的范围内,不断将区间对分和删除,搜索到广义绝对值方程的每一个解。最后,数值算例也验证了算法的有效性。     

对分区间套法超越方程求根程序的新应用

本文给出BASIC语言对分区间套法求解超越方程程序的两个新的应用软件:对分区间套法含数值积分超越方程求根程序和双对分区间套法非线性方程组求根程序。     

绝对值方程的区间算法

本文研究了绝对值方程Ax-|x|=b的求解问题。通过构造新的区间算子,给出了求解绝对值方程的一个区间算法。该算法能同时求出绝对值方程近似解和估算其近似解的误差限,并在A的奇异值全部大于1的条件下,证明了算法的收敛性且收敛速度至少是线性的。理论分析和数值结果均表明本文提出的算法是有效的。     

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.     

人工鱼群算法在城区道路提取中的应用

为研究城区道路直线提取问题,采用理论分析和实例分析的方法,对人工鱼群算法来做深入的研究.首先考虑视野和步长两个方面,可以使每一条人工鱼来对鱼群的状态自发地选取并且整理本身的视野和步长,用来使参数设定简化,用来使收敛性能还有寻优精度得到大大提高.理论分析和实验结果表明:改进后的人工鱼群算法与传统的人工鱼群算法相比较有一个突出的优点,借助MATLAB使改进的人工鱼群算法对城区道路提取进行实例分析.研究结果表明出改进后人工鱼群算法比传统的人工鱼群算法更为有效.     

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﹒     

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。