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。     

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.     

粒子群优化鱼群算法仿真分析

针对标准粒子群算法(PSO)寻优多维多极值函数成功率低,基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度和精度有待提高等问题,提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA)。该算法将速度惯性、个体记忆和个体间交流等特征引入鱼群算法,使鱼群行为模式扩充至追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。此外,定义参数max D动态限定鱼群搜索的视野和步长。仿真分析表明,粒子群优化鱼群算法较两种基本算法而言具有更快的收敛速度和寻优精度。     

基于鱼群算法的独立成分分析算法研究

独立成分分析（ICA）只需要知道源信号较少的先验知识（如统计独立性等）,仅由观测信号便能恢复出源信号的特性,因而得到了广泛应用。ICA的目的是寻找变换矩阵,使输出信号经变换后各成分之间尽可能的统计独立,其关键是建立一个目标函数,使得最大化（或最小化）目标函数的解便是所要找的变换矩阵。首次将人工鱼群算法（AFSA）与ICA相结合,提出了基于AFSA的独立成分分析算法。以负熵极大化作为目标函数,通过人工鱼的觅食,聚群和追尾行为,更新人工鱼的位置,得到全局最优解,从而得到分离矩阵。与自然梯度法相比,鱼群算法精度更高,收敛速度更快,仿真实验表明了将鱼群算法应用于独立成分分析的可行性和有效性。     

引入贪心鱼群的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)局部寻优不精确等问题,提出一种引入贪心鱼群改进人工鱼群算法(IAFSASF)的方法.贪心鱼群具有不同于普通鱼群的行为策略,在觅食行为中贪心鱼群紧紧跟随在最优适应度的人工鱼的附近进行食物搜索,而不执行追尾和聚群行为,因此,贪心鱼群具有更好的局部寻优能力.实验证明:IAFSASF比原有算法在减少时间复杂度的同时有效提高了求解精度.     

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。     

人工鱼群与遗传混合算法在无人艇路径规划中的应用

为了使水环境监测无人艇在监测和采集水样时能有效躲避静态障碍物,且以最优或接近最优的路径行进,提出了一种变步长和变视野的自适应人工鱼群算法与改进遗传算法混合的策略,在人工鱼完成觅食、追尾、聚群等行为后,进行遗传算法的操作。通过指数函数型衰减函数使算法前期视野和步长很大,后期视野和步长很小,提高算法的运行效率和精确性;在基本遗传算法中加入精英选择策略和保护、淘汰算子,得到全局最优解。仿真结果表明,混合算法有效克服了单一算法容易局部收敛的缺点,收敛速度快,能有效得到最优路径,计算精度高。     

改进的人工鱼群算法的参数分析

基于原始人工鱼群算法,进行觅食、追尾、聚群行为的改进,以及可视域的自适应调整,提出了改进的人工鱼群算法。算法采用不同的参数值进行匹配,以优化函数值为例进行仿真实验。实验分析研究了主要参数对该算法优化性能的影响,并得出了合理的参数取值,以解决人工鱼群算法寻优精度低、运行速度慢的问题;实验还通过不同函数验证了改进的人工鱼算法具有更高的求解精度、更快的执行速度、更高的稳定性等优点。     

人工鱼群算法优化神经网络的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）优化ELM神经网络的网络入侵检测模型。首先将ELM神经网络参数编码成人工鱼的位置,然后利用人工鱼群算法通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优ELM神经网络参数,最后利用最优参数的ELM神经网络建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,模型不仅提高了入侵检测正确率,而且加快了网络入侵检测速度。     

基于人工鱼群算法的协同过滤推荐算法

基于原始人工鱼群算法,提出在觅食行为中保留较优值以替代随机值,在追尾和聚群行为中比较最优值和中心值再作移动行为的选择,在迭代进行中,实现视野的自适应调整.这样改进后的人工鱼群算法应用于协同过滤推荐系统中,实现用户聚类,从而提高协同过滤推荐系统的最近邻查询速度,降低搜索开销.实验测试结果显示了改进的人工鱼群算法具有收敛速度快,稳定性高的特性,且能获得较优的聚类目标值.将改进的人工鱼群算法用于协同过滤推荐算法中,提高了算法的推荐精度.     

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。     

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。     

基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类算法及其应用

为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门,既增加种群的多样性,又使全局搜索能力增强;最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在医学相关数据上的实验表明,提出的算法具有有效性,准确度较高且收敛速度较快。     

一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法

受自然界群体生物繁衍生息行为的启发,提出了一种新型人工鱼群算法。新算法将鱼群行为概括为：觅食行为、繁衍行为和逃逸行为。其中,繁衍行为是指利用进化算法的选择和交叉算子赋予了人工鱼繁衍能力;逃逸行为利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,由基本云发生器实现人工鱼变异操作。新算法还采用了双曲正切函数建立了步长参数自适应模型,从而动态调整算法寻优能力。通过10个标准测试函数的计算验证和分析比较,表明了提出的新型自适应混合人工鱼群算法具有计算精度高、搜索速度快等特点。     

基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法

针对传统K-means算法存在的缺陷,引进人工鱼群算法,提出了一种基于改进鱼群和K-means的混合聚类算法。聚类样本中心点初始化时,人工鱼各维参数随机选择在对应属性两个极值之间,同时为了降低计算复杂度,提高收敛效率,寻找全局最优,首先对随机选取的一小部分人工鱼进行K-means操作,然后对全体人工鱼的追尾算子引入粒子群策略,引导其学习,模拟人工鱼的行为。通过Matlab仿真实现算法,在费雪鸢尾花卉数据集和葡萄酒质量数据集进行了实验,算法的有效性和可行性得到了验证。     

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。     

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。