基于觅食算子的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法PSO（Particle Swarm Optimization）容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,把人工鱼群算法中的觅食算子改进后引入到基本PSO算法中,提出了一种具有觅食算子的PSO算法。算法在每次迭代后,对全局最优结果执行小规模觅食算法进行局部寻优,并用优化结果代替全局最优结果,从而防止PSO算法陷入局部极小,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,该算法的优化性能优于基本PSO算法。     

人工萤火虫与差分进化混合优化算法

人工萤火虫优化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、收敛成功率和计算精度低等缺点,为此,文中将人工鱼群算法的觅食行为嵌入到人工萤火虫算法,并与差分进化算法融合,提出一种基于人工萤火虫与差分进化的混合优化算法.最后,通过4个典型测试函数和1个应用实例进行测试,结果表明所提出的混合算法收敛速度快,计算精度高,其整体逼近性能比基本人工萤火虫和差分进化算法更优.     

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。     

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。     

基于蚁群和人工鱼群算法融合的QoS路由算法

针对多约束Qos单播路由问题,提出了一种改进蚁群算法和人工鱼群算法融合的QoS路由算法.采用混合蚂蚁行为使初始路径多样化,根据QoS约束条件对蚂蚁可选路径集进行优化,将人工鱼群算法加入到蚁群算法的每一次迭代过程中,利用人工鱼群算法全局快速收敛的优点,来加快蚁群算法的收敛速度和人工鱼群算法的觅食行为,帮助提高了蚁群算法跳出局部最优的能力.仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性.     

基于人工鱼群算法的Web用户聚类分析

传统的可伸缩性聚类算法可扩展性不强、处理孤立点的能力较弱。人工鱼群算法是一种基于动物行为的寻求全局最优算法,将人工鱼群算法应用于Web用户聚类,模仿鱼群的觅食、聚群、追尾和随机行为来构造人工鱼,通过鱼群每个个体的局部最优,来找到全局最优值,从而对Web访问用户进行合理聚类。实际运行结果验证了算法的有效性。     

基于冯•诺依曼邻域结构的人工鱼群算法

提出了一种基于冯¢ 诺依曼邻域结构的人工鱼群算法. 每条人工鱼只和与自己相连的上下左右的人工鱼进行信息交换, 从而减少了计算邻域中心位置和极值位置的计算量, 有效地维持了种群的多样性, 加快了算法的运行速度. 在觅食行为中, 人工鱼通过直接移动到搜索到的较好位置, 来加快搜索速度. 在随机游动行为中, 人工鱼以小半径进行搜索, 因此算法的优化精度得到了提高. 采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力. 仿真和实例计算结果表明, 该算法具有更好的优化性能.     

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。     

一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法*

提出一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法,该混合算法的思想是将人工鱼群嵌入文化算法框架中,作为种群空间的一个进化过程;通过从进化种群中获得的知识组成知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化,从而实现增加人工鱼群的群体多样性。最后通过数值实例仿真结果表明,本算法具有较高的计算精度和收敛速度。     

基于模拟退火算法的改进人工鱼群算法研究

研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA优化精度低、运行时间长的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进了人工鱼的觅食行为,在利用人工鱼全局寻优的同时并利用模拟退火算子实施局部细化,提出了一种改进的人工鱼群优化算法(SA_ IAFSA),保持了AFSA算法简单、易实现的特点,克服了人工鱼漫无目的随机游动以及容易陷入局部最优值的缺点,显著提高了算法的运行效率和求解质量.通过函数和实例进行仿真,结果表明改进算法的可行性和有效性.