求解0/1背包问题的改进人工鱼群算法研究

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。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进行编码,利用物品的单位价值（价值-质量比）启发式信息进行解码,直接在编码空间上模拟人工鱼行为。使用优质解随机游走寻优、优质解保留劣质解被替换和劣质解随机游走寻优三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。通过实例进行了算法测试和比较。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。     

多背包问题的遗传算法求解

本文提出了一种新的组合优化问题—多背包问题,并给出了它的基于0/1规划的数学模型;提出了解决多背包问题的遗传算法。该算法以目标函数加约束惩罚函数作为适应值函数,交叉算子选用了一致交叉的方法,仿真的结果表明该遗传算法在求解多背包问题上的表现是良好的。     

求解工程约束优化问题的PSO-ABC混合算法*

针对包含约束条件的工程优化问题,提出了基于人工蜂群的粒子群优化PSO-ABC算法。将PSO中较优的粒子作为ABC算法的蜜源,并使用禁忌表存储其局部极值,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性规则进行约束处理,将粒子种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法产生蜜源的过程中保留部分较优的可行解和不可行解的信息,弥补了可行性规则处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。四个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。     

解0—1背包问题的混合编码贪婪DE算法

提出一种混合编码差异演化算法来求解0—1背包问题。通过增加边界约束处理算子和编码映射函数,构建混合编码差异演化算法,求解离散优化问题,并利用贪婪变换方法对演化过程中的不可行解进行修复。仿真实验结果表明了该算法求解0-1背包问题的有效性与适用性。     

Modified Immune Clonal Constrained Multi-Objective Optimization Algorithm

针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进.     

修正免疫克隆约束多目标优化算法

针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进.     

改进约束人工蜂群算法及金融应用

为了有效求解约束优化问题，提出一种改进人工蜂群算法。该算法引入Pareto支配准则提高算法探索能力，避免算法早熟。在雇佣蜂阶段，通过识别种群当前状态自适应选取搜索方程与约束处理策略，引导种群快速进入可行区域。在跟随蜂阶段，利用全局最优解引导种群进行搜索，提高算法开发能力。通过对CEC 2006中20个测试函数实验结果分析表明，该算法能够有效求解约束优化问题。进而，将该算法应用于求解投资组合优化问题，通过数值实验说明该算法是求解投资组合优化问题的有效算法，可以用于求解此类金融问题。     

具有约束多目标优化的进化算法

针对带有约束多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中,采用约束的Pareto支配和聚集距离定义适应值,根据适应值挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测草算法的性能,结果表明该算法能获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解并且具有较好的分散性。     

求解0/1背包问题的离散差分进化算法

0/1背包问题是实际中经常遇到的一类经典NP难组合优化问题.针对0/1背包问题,提出一种融合贪婪变换的离散差分进化算法.该算法中通过模2运算来实现变异操作;为了满足约束上限,融合了贪婪变换;为了防止早熟,采用了在进化若干代后重新初始化种群的策略.经数值实验表明,该算法在求解0/1背包问题时是可行的,有效的,比单纯的贪婪算法,融合贪婪变换的粒子群优化算法及融合贪婪变换的遗传算法更加稳健,良好.     

求解背包问题的演化算法

背包问题(Knapsack Problem, KP)是一类著名的组合优化问题,也是一类NP难问题,它包括0-1背包问题、有界背包问题、多维背包问题、多背包问题、多选择背包问题、二次背包问题、动态背包问题和折扣背包问题等多种形式,在众多领域有着广泛的应用.演化算法(EAs)是一类有效的快速近似求解KP的算法.本文对近十余年来利用EAs求解KP的研究情况进行一个较为详细的总结,它一方面讨论了利用EAs求解各种KP问题时个体的编码方法与处理不可行解的有效方法,另一方面为今后进一步利用最新提出的EAs求解KP问题提供一个可借鉴的思路.     

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。     

求解聚类问题的改进人工鱼群算法

聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用。聚类问题可以归结为一个优化问题。人工鱼群算法（AFSA）是一种新提出的新型仿生优化算法。在分析AFSA存在不足的基础上,提出一种改进人工鱼群算法,并应用于求解聚类问题。算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点．通过改进个体鱼的行为,并引入均匀交叉算子,将人工鱼群算法和遗传算法融合,显著提高了算法运行效率和求解质量。仿真实验取得了较好的结果。     

人工鱼群算法在桥梁传感器优化配置中的应用

为了实现桥梁结构健康监测传感器的优化配置,用尽可能少的传感器获取尽可能多的反映桥梁结构健康状况的信息,将人工鱼群算法应用于一座拱桥的传感器配置中,利用人工鱼的三种典型行为,解决桥梁传感器优化配置问题。结果表明,人工鱼群算法自适应能力强,收敛精度高,可以实现桥梁结构健康监测传感器优化配置。     

求解模糊需求可回程取货车辆路径问题的改进人工鱼群算法

模糊需求可回程取货车辆路径问题是运筹学领域研究的一个热点问题。文中构建该问题的数学模型,并提出一种改进的人工鱼群算法。将人工鱼群算法仿生学原理和决策者主观偏好进行有效结合,重构人工鱼群算法的寻优公式,通过动态调整人工鱼移动步长、视野范围和邻域值等方法提高寻优能力。仿真实验结果证实该算法的有效性和优越性。     

MC-CDMA系统的神经鱼群算法检测器

为使人工鱼群算法在最短的时间内取得多用户检测问题的最优解,在MC-CDMA系统基础上设计一种神经网络人工鱼群算法。人工鱼的3种神经网络行为使神经网络人工鱼群算法在解决多用户检测该类组合优化问题时,减少搜索的随机性和任意性,加快原鱼群算法的收敛速度。仿真结果证明,该算法能够快速收敛,且其抗多址干扰能力和抗远近效应能力优于已有应用智能算法的多用户检测器。     

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。     

A Pareto improved artificial fish swarm algorithm for solving a multi-objective fuzzy disassembly line balancing problem

To better reflect the uncertainty existing in the actual disassembly environment, the multi-objective disassembly line balancing problem with fuzzy disassembly times is investigated in this paper. First, a mathematical model of the multi-objective fuzzy disassembly line balancing problem (MFDLBP) is presented, in which task disassembly times are assumed as triangular fuzzy numbers (TFNs). Then a Pareto improved artificial fish swarm algorithm (IAFSA) is proposed to solve the problem. The proposed algorithm is inspired from the food searching behaviors of fish including prey, swarm and follow behaviors. An order crossover operator of the traditional genetic algorithm is employed in the prey stage. The Pareto optimal solutions filter mechanism is adopted to filter non-inferior solutions. The proposed model after the defuzzification is validated by the LINGO solver. And the validity and the superiority of the proposed algorithm are proved by comparing with a kind of hybrid discrete artificial bee colony (HDABC) algorithm using two test problems. Finally, the proposed algorithm is applied to a printer disassembly instance including 55 disassembly tasks, for which the computational results containing 12 non-inferior solutions further confirm the practicality of the proposed Pareto IAFSA in solving the MFDLBP.     

基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法

针对粒子滤波算法中粒子退化现象及重采样所带来的粒子贫化问题,提出一种基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法。采用无轨迹变换选取优化的重要性密度函数,将人工鱼群的智能思想引入到粒子滤波中代替重采样过程,通过觅食、聚群和追尾行为找到全局最优位置,驱动粒子向最优点靠近,从而增加粒子多样性。仿真结果表明,与传统的无轨迹粒子滤波和常规粒子滤波相比,该算法在估计精度上有显著的提高。     

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。     

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.