复合混沌-人工鱼群混合算法的改进及性能研究

针对人工鱼群算法在寻优过程中接近最优点时收敛速度下降而难以得到精确解,优化复杂问题时易陷入局部极值的缺点,提出了一种复合混沌搜索技术与改进人工鱼群算法相结合的混合算法。该算法采用更具遍历性的组合映射产生复合混沌局部搜索方法,来避免人工鱼长时间陷入局部极值区域,从而更加精确地达到全局最优点;同时,对人工鱼引入反馈-吞食行为进行改进,改进的人工鱼群算法降低了优化后期的复杂度,并提高了优化精度,保证了收敛效率。实验结果表明,在相同参数条件下,该混合算法的收敛速度、优化精度和全局寻优能力均优于基本人工鱼群算法,实例验证了算法的有效性。     

自适应视野和步长的局部邻域人工鱼群算法

为解决基本人工鱼群算法搜索后期盲目性大、过早收敛等问题,提出了一种采用全新局部邻域结构的人工鱼群算法.每条人工鱼只能与本邻域内的其他5条邻居鱼通信,每次迭代前每条人工鱼都要根据自身与邻域内其他5条邻居鱼的平均距离自适应地计算视野和步长,并对人工鱼的聚群和追尾行为进行了改进,从理论上讨论了该算法的收敛性.仿真结果和工程实例测试表明,该算法具有良好的收敛速度和全局搜索能力,寻优精度更高,优化性能更好.     

求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。     

基于单纯形的双群人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集的不足,提出了一种基于单纯形法的双群人工鱼群算法。在该算法中,两个不同的子群并行游动,通过子群重组进行子群间的信息交换,实现鱼群在解空间的探索和搜索能力,然后通过单纯形法进行局部再搜索。基于典型的函数和实例测试验证,表明该算法收敛速度快、精度高,具有更好的性能。     

基于单纯形法的双群人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集的不足,提出了一种基于单纯形法的双群人工鱼群算法.在该算法中,两个不同的子群并行游动,通过子群重组进行子群间的信息交换,实现鱼群在解空间的探索和搜索能力,然后通过单纯形法进行局部再搜索.基于典型的函数和实例测试验证,表明该算法收敛速度快、精度高,具有更好的性能.     

一种改进的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。该文提出一种改进的人工鱼群算法,在觅食行为中让人工鱼直接移动到较优位置,以加快算法的搜索速度,动态调整人工鱼的视野和步长,使其在算法运行初期保持最大值,并逐渐由大变小。该算法较好地 平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,提高了算法运行效率和精度。仿真结果表明,改进的人工鱼群算法收敛性能比原有算法提高了1倍 以上。     

求解旅行商问题的改进人工鱼群算法*

分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对旅行商问题的特点,采用随机键表达编码,直接在编码空间模拟人工鱼行为,将城市间的距离作为启发式信息,根据状态转移概率和轮盘赌选择策略进行最优解码,加快人工鱼寻优的速度;设计了三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。最后,结合实例对算法进行了比较和分析。算法测试表明：改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。     

反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。     

基于差分进化与模拟退火的人工鱼群算法研究

人工鱼群算法(AFSA)存在收敛精度低、易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题,因此难以得到精确的全局最优解。经过对人工鱼群算法、模拟退火(SA)算法和差分进化(DE)方法的研究,提出将SA算法和DE思想引入AFSA算法的后期搜索中,从而得到基于差分进化与模拟退火的人工鱼群算法(DESA-AFSA)。该算法首先通过鱼群算法搜索全局最优解;然后,在公告板最优记录的基础上,采用SA算法对全局极值满意解域进行局部优化,进而跳出局部极值。当SA算法的问题规模较大时,会降低寻优的最优值精度。因此,在SA算法中,通过DE操作增大个体差异性,凸显优秀个体,使优化值更接近最优解。仿真结果表明,与基于模拟退火的人工鱼群算法(SA-AFSA)和AFSA相比,DESA-AFSA在收敛速度、寻优精度和跳出局部极值的能力方面都有所改善,证明了DESA-AFSA的有效性。     

变步长自适应的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基础。最后,10个标准函数测试结果表明,改进后的人工鱼群算法在跳出局部最优、收敛速度、精度和稳定性方面都优于原鱼群算法和萤火虫算法,在结果精度和稳定性方面优于文献[9,23,24]的方法。     

配送中心选址问题的BFO-AFSA算法研究

以细菌觅食算法改进的人工鱼群算法为工具,提出了一种新的解决配送中心选址问题的群智能算法。细菌觅食算法改进的人工鱼群算法主要针对基本人工鱼群算法后期容易陷入局部最优的缺点,利用细菌觅食算法局部搜索能力强的特点,将细菌觅食算法中的趋化思想应用到基本人工鱼群算法中。通过算法测试可以看出,改进人工鱼群算法在搜索精度、可靠性、优化速度及稳定性方面相对于基本鱼群算法更有效。通过选址实例仿真可以看出,改进人工鱼群算法在解决配送中心选址问题上相对于基本鱼群算法更具优越性,改进人工鱼群算法能够寻找到更低的成本。     

一种混沌人工鱼群优化算法

人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在陷入局部极值和效率低的不足,结合混沌搜索的特点,提出一种混沌人工鱼群优化算法,该算法是用混沌初始化来初始化鱼群,在聚群和追尾行为后进行混沌的遍历性和随机性扰动来使鱼群局部搜索同时摆脱局部极值点。仿真实验结果表明,该算法比基本人工鱼群算法全局能力更强,搜索效率更高。     

对精英加速的改进人工鱼群算法*

人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在算法收敛精度低和效率差的缺点。为克服这一缺点,利用最速下降法具有运算简单、运算速度较快的特点,提出了对精英加速的改进人工鱼群算法。该算法利用最速下降法对适应度值最好的人工鱼更新,通过人工鱼之间信息交换指导其他人工鱼,提高鱼群整体水平,加快人工鱼群算法收敛速度。数值试验结果表明,所得改进人工鱼群算法不仅运算量减少,而且具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。改进算法提高收敛精度和运算效率,相较其他算法具有一定优势。     

基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法

针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题,提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法。该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置,使人工鱼具有惯性机制,更好拓展新区域,从而为探索潜在的较优解提供更多的机会,增强其跳出局部最优的能力。然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略,更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系。最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为, 避免原始随机行为的盲目性,增加鱼群的多样性。仿真实验结果表明,改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高,在高维问题求解上有较好的优化效果。     

基于禁忌搜索的自适应人工鱼群优化算法

针对人工鱼群算法在函数优化过程中存在易陷入局部最优、后期收敛速度慢和寻优精度低等问题,提出了一种基于禁忌搜索的自适应人工鱼群优化算法。由于较大的视野范围有利于进行全局探索,较小的视野范围有助于进行局部寻优,该算法引入了分段函数自适应地调整视野,保证了视域在一定范围内随着迭代的进行逐渐减小;利用正态分布函数以及鱼群间距的大小对步长进行了改进,来协调寻优速度与解精度之间的平衡;为了更加贴合生物觅食的本能,在随机行为中加入了具有levy飞行机制的自由游动算子,不仅加强了鱼的全局搜索能力,还降低了随机行为因盲目性而导致解退化的风险;为了改善鱼群因陷入局部极值而出现寻优停滞不前的状况,引入了禁忌搜索思想。实验结果表明,改进后的算法具有明显的寻优优势。     

基于共轭梯度法改进的人工鱼群算法*

在基本人工鱼群算法中引入共轭梯度法,得到改进的人工鱼群算法。基本人工鱼群算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子,若更新结果没有得到改善则进行觅食算子,由于觅食算子具有很大的随机性,这样不能保证每次更新都是有价值的,本文用共轭梯度法代替此时的觅食算子,也就是如果人工鱼利用聚群算子和追尾算子更新,如果没有得到改善,利用共轭梯度法对该条鱼进行更新。在人工鱼群更新过程中引入共轭梯度法,减少随机性,增强人工鱼个体的局部寻优能力,确保人工鱼每次更新都会得到改善,从而加快人工鱼群算法收敛速度。数值试验结果表明,所得改进人工鱼群算法具有更快的收敛速度,同时收敛精度也得到一定提升。     

多峰函数优化的改进人工鱼群混合算法

针对人工鱼群算法(AFSA)应用于多峰优化问题时搜索能力不足、优化精度不高的缺点,提出了一种改进的人工鱼群混合算法。该算法中,采用优胜劣汰抑制策略,筛选出精英人工鱼群;对聚群行为和追尾行为进行寻优,有利于人工鱼在新的寻优轨迹上进行仔细搜索;对觅食行为进行了改进,避免人工鱼陷入平坦位置;结合模式搜索法,增强其局部精细搜索能力。仿真结果表明,所提出的算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,搜索到每个最优解精度都达到了理想值,且能够用于复杂多峰函数优化。