基于高斯优化的精英鱼群算法研究

针对鱼群算法迭代后期易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于淘汰赛体制的改进型鱼群算法——精英鱼群算法(LOAFSA).该算法包含基于巴莱多法则的淘汰赛体制和基于高斯优化的种群动态管理策略,在保持种群数量平衡的基础上在迭代初期就具有较优秀的精英鱼群.实验表明:对于多元函数求解极值问题,该算法具有很好的全局最优值搜索能力.将其应用于RAN架构无线接入网的数学优化模型中,利用鱼群算法寻找最优的一组发射功率使得系统容量功率最优.     

改进粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建方法

传统的基于粒子滤波器的移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)方法往往随着迭代次数的增加会产生粒子退化的问题,提出了一种基于人工鱼群算法与定向重采样思想的改进的粒子滤波器用于移动机器人SLAM问题。方法首先将人工鱼群算法引入到粒子滤波器中,从而使得粒子分布在重采样之前就更加接近真实情况,然后利用定向重采样的方法,使得新产生的粒子更加接近于真实的运动情况,从而提高了机器人的位置估计精度与地图创建精度。仿真实验结果证明了该方法能够得到更多的有效粒子,而且能够提高粒子的多样性,并且提高SLAM性能。     

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。     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。     

北江流域历年洪水强度大小的比较研究

以北江流域石角站为研究对象,利用目标转换式将投影寻踪模型的约束去除,并通过人工鱼群优化算法的自适应搜索,寻找到最优投影向量。结果表明:人工鱼群优化的无约束投影寻踪模型进行洪水强度大小比较时,有利于人工鱼群算法优化性能的发挥,并且所得的结果与实际情况相符。其中,北江流域石角站2006年的洪水是1954-2006年53 a强度最大的洪水,此外1964、1966、1968、1982、1994和1997年的洪水强度也较大,仅次于2006年。这说明北江流域的洪水情势不容轻视,要加强北江流域的防洪工作,确保北江大堤的防洪能力。     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

鱼群集群行为的建模与仿真

群体智能主要针对生物群体中简单智能个体相互作用表现出复杂智能行为进行研究.个体之间的组织结构、关系和群体行为的涌现机制是其研究的关键要素.首先对鱼群游动的规律进行分析,然后采用自底向上的建模方法建立了一种基于向量的数据模型,最后基于java技术建立了鱼群集群行为仿真系统,有效地模拟了个体鱼之间以及环境之间的相互作用,最终涌现出复杂的群体行为的过程.仿真模型和结果对其它群体的研究具有指导意义.     

浙江省近海张网渔业现状及其管理意见

浙江近海的张网是一种传统的、较落后的近岸型定置作业方式。由于它一般使用小型渔船,具有成本低、操作简便、使用劳力少、技术要求不高、根据潮水涨落时间可以当天取回渔获物并能立即鲜销或经简易加工投售市场等特点,因而经济效益较为可观。近几年来,近海主要经济鱼类资源严重衰退,海洋捕捞生产面临困难的局面,大型渔船(以捕捞高度集中鱼群为主)的流动性生产受到很大的影响,不少地方出现了抓小不抓大、搞近不搞远的倾向,促使张网数量迅速增加。与此同时,沿海不少农副业队为增加经济收入也纷纷挤进张网行     

基于人工鱼群算法的微电网分布式潮流控制器参数设计

分布式潮流控制器(distributed power flow controller,DPFC)功能强大,能够有选择性地控制所有影响输电线路潮流的参数,其串并联解耦结构解决了统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)在微电网潮流控制中的不足。DPFC的控制能力依赖自身控制器的控制性能,为了实现其对辐射型微电网多条线路潮流的快速平稳控制,在模糊变间距自调整控制的基础上,引入人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA),对串并联模糊控制器的量化因子和比例因子寻优,进而优化模糊控制规则,提高系统的响应速度。运用MATLAB/SIMULINK仿真平台建立了仿真模型,对所提控制策略进行了仿真验证,并与传统的比例-积分(proportional-intergral,PI)控制进行了对比。结果表明,采用AFSA模糊优化的DPFC能够快速跟踪潮流变化,维持公共连接点(common connection point,PCC)处母线电压保持恒定,响应速度快,超调量小,控制精度高。