基于多维度自适应机制改进的混合人工鱼群优化算法

传统的人工鱼群算法在优化过程中,前期收敛速度很快,但随着不断的迭代,收敛速度会逐渐下降,很容易出现陷入局部最优无法跳出的情况。鱼群的觅食行为直接影响了算法后期的收敛速度和数值解的精度,而视野与步长则是人工鱼进行觅食行为的基础。前期需要宽广的视野范围与大幅度的步长,后期则要限制视野与步长以提高算法的收敛速度与寻优精度。本文通过自适应视野衰减函数与自适应步长衰减函数来保证寻优解的精度和全局收敛速度,通过权重因子来决定个体鱼的生物行为选择,再利用Levy有向游动机制来提升人工鱼的全局寻优能力,实现了对传统人工鱼群算法的多维度改进,最后设计仿真实验,进行横向对比与纵向对比,验证了本文算法的高效性与优越性。     

动态分组方案的自适应人工鱼群算法

为了克服基本人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了自适应调整人工鱼群算法参数的方法,该方法采用个体鱼适应值与整个鱼群的平均适应值作比较,将整个鱼群分为三组,再采用自适应调整每组鱼群的视野范围和步长的方法,对基本鱼群算法进行了优化和改进。应用四个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度及稳定性。实验结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,并具有较好的寻优性能。     

动态模拟循环水热交换系统中循环水进口温度的控制研究

针对动态模拟循环水热交换系统中循环水进口温度具有非线性、大滞后的特点,在目前较流行的串级控制与内模控制相结合的融合控制器基础上改善算法。针对目前内模控制中跟随性能、鲁棒性能方面的缺陷,提出三自由度内模控制器,并结合人工鱼群算法对三自由度内模控制器进行参数整定;为解决人工鱼群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对人工鱼群的步长进行改进,实现自适应变步长;对于温度采集系统中出现的测量误差,选取卡尔曼滤波和平滑对数据进行误差消除。通过SIMULINK仿真证明,变步长人工鱼群算法下的三自由度内模控制器对系统的稳定性和抗干扰性有明显提高。     

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。     

自适应视野和步长的改进人工鱼群算法

在对人工鱼群算法的寻优机理进行深入的分析研究的基础上,提出了四种自适应人工鱼群算法,通过赋予人工鱼更多的智能,使每条人工鱼都能根据鱼群的状态自动地选择并适时调整自身的视野和步长,从而简化了参数设定,提高了收敛速度和寻优精度。实验结果表明,改进后的人工鱼群算法,在寻优精度、收敛速度及克服局部极值的能力方面均有提高。     

基于基因交换的自适应人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)不能完美地平衡局部寻优与全局寻优,且缺乏跳出局部最优能力等问题,提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法(AAFSA-GE).首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度,然后利用混乱行为和基因交换行为增强跳出局部最优的能力并提高搜索效率.为了证明算法的有效性,在实验中使用了10种经典的...     

一种新颖的改进人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法(AFSA)在函数优化问题中存在的后期收敛速度慢、求解精度低和易陷入局部最优等缺点,提出了一种新的改进人工鱼群算法(IAFSA)。首先,使用混沌变换来初始化鱼群个体的位置,使鱼群更加均匀地分布在有限的区域内,保证种群具有多样性,利于全局收敛;其次,对觅食行为中具有不同函数值的人工鱼个体采取不同的视野策略,不仅提高了算法的寻优速度,而且有效地降低了鱼群陷入局部最优的可能性;最后,根据运动和体能之间的关系构建体能变换模型,在鱼群觅食的后期,体能开始变弱,这时适时地减小鱼群觅食、聚群和追尾行为中移动的步长可有效提高算法收敛的速度和寻优的精度。通过标准测试函数和14个城市的TSP对算法进行验证,仿真实验结果表明,相 比基本人工鱼群算法 ,改进后的算法具有更快的后期收敛速度和更高的求解精度。     

基于Rssler混沌变异的人工鱼群优化算法

针对标准人工鱼群优化算法在迭代过程中易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种基于Rssler混沌改进的自适应人工鱼群算法。该算法利用混沌序列获得均匀初始化的种群,并在人工鱼群陷入局部极值时对其进行混沌变异操作,增加鱼群的多样性,同时根据食物浓度自适应调节人工鱼步长,提高收敛速度。仿真实验表明,该算法能够有效避免早熟问题,并且具有较快的收敛速度。     

基于改进随机移动算子的人工鱼群算法

人工鱼群基本算法在求解多峰函数最优值时,存在计算精度有限,易陷入局部最优,鲁棒性较差以及收敛速率较慢和搜索效率较低的缺点,而随机移动算子的随机性是造成这些缺点的重要因素。通过引入粒子群算法思想和自适应扰动的思想对随机移动算子进行改进,进而提出了基于粒子群算法的人工鱼群算法（PSO-AFSA）和包含自适应扰动项的改进人工鱼群算法（ADI-AFSA）,并证明了两种改进算法的收敛性。利用公认测试函数集进行仿真实验,结果表明两种改进算法与人工鱼群基本算法及其传统改进算法相比,提高了计算精度、收敛速率、搜索效率并且具有更好的鲁棒性。     

基于非线性主成分分析的自适应变步长盲源分离算法

算法的迭代步长对于算法的收敛性能有着重要影响。针对固定步长的非线性主成分分析(NPCA)算法不能兼顾收敛速度和估计精度的情形,提出基于梯度的自适应变步长NPCA算法和最优变步长NPCA算法两种自适应变步长算法来改善其收敛性能。特别地,最优变步长NPCA算法通过对代价函数进行一阶线性近似表示,从而计算出当前的最优迭代步长。该算法的迭代步长随估计误差的变化而变化,估计误差大,迭代步长相应大,反之亦然;且不需要人工设置任何参数。仿真结果表明,当算法的估计精度相同时,与固定步长NPCA算法相比,两种自适应变步长NPCA算法相对固定步长NPCA算法都具有更好的收敛速度或跟踪性能,且最优变步长NPCA算法的性能优于基于梯度的自适应变步长NPCA算法。     

一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法

针对人工萤火虫算法在寻找函数全局最优值时,存在着收敛速度慢、易陷入局部最优、收敛成功率和求解精度低等不足,利用Powell方法强大的局部优化能力,将其作为一局部搜索算子嵌入到人工萤火虫算法,提出一种用Powell方法局部优化的人工萤火虫算法。最后,8个标准函数测试结果表明,改进后人工萤火虫算法在收敛速度、精度和稳定性方面都优于人工萤火虫算法。     

基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题，提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法（CSAGSO）。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解；运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略，并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新，加快了算法前期收敛速度，减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明，优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性，同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。     

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.     

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。     

改进的人工鱼群算法及其在无线定位中的应用*

摘 要：人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。针对基本鱼群算法收敛速度慢和在算法运行后期搜索盲目性较大等问题,给出了一种改进的鱼群算法。该算法采用可变视野,在搜索的后期使用随机步长,并给出了局部最优人工鱼移动策略,较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力;在假设目标函数分布未知的情况下,规范了人工鱼的各种行为,给出了明确的收敛条件。在文章最后,结合蜂窝网中以功率值作为测量参数的无线定位问题,给出一种基于人工鱼群算法的分布式定位方法。仿真实验表明,该方法实现简单,全局搜索能力强,满足了定位的有效性和实时性。     

多策略调和的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索（CS）算法是一种新型的群智能算法,结构简单且寻优能力较强,但存在勘探与开采不平衡以及易陷入局部极值的问题。提出一种多策略调和的布谷鸟搜索（MSRCS）算法,基于概率规则选择由自适应步长和改进解更新方法组成的调和策略对布谷鸟个体进行更新,其中自适应步长引导布谷鸟在更好的方向上寻优,3种改进的解更新方法分别从自身邻域、当前最优个体和随机位置3个角度对勘探和开采进行调和,从而提升全局搜索和局部搜索在迭代过程中的适应性。在CEC2013测试集的28个基准函数上的实验结果表明,MSRCS算法至少有12个测试函数优于原始CS及其7种改进算法且排名第一,在求解单峰、多峰和组合函数问题时寻优能力更强,同时相比于3种经典群智能优化算法具有更快的收敛速度和更高的解精度。     

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。     

基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法在寻优过程中易在非全局极值点附近大量聚集,导致寻优精度降低、收敛速度过慢、人工鱼群多样性降低等问题,提出了一种基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应人工鱼群算法。首先,在基本人工鱼群算法中引入Log-Linear模型来优化人工鱼的三个行为;其次,在算法中引入自适应调整人工鱼视野和步长的策略,随着算法的进行提高了人工鱼的搜索范围和寻优精度;再次,利用Gauss-Cauchy变异来提高人工鱼的多样性。仿真实验结果表明,该算法与其他改进算法相比,有效地提高了收敛速度和寻优精度,保持了人工鱼群的多样性。     

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。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对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微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。