求解多目标背包问题的改进人工鱼群算法

作为一种新的群智能算法,在求解多目标背包问题时,人工鱼群算法存在盲目搜索、收敛速度慢和求解精度低等问题.针对这些问题,本文结合人工鱼位置全局最优信息,对人工鱼的移动策略进行自适应改进,提出一种改进的人工鱼群算法.对多目标背包优化问题实验仿真表明,本文改进的人工鱼群算法收敛速度和搜索到的非劣解的精度均优于粒子群算法和遗传算法.     

基于约束优化问题的人工鱼群算法及其改进

在人工鱼群算法基础上,对人工鱼群算法进行改进,结合遗传算法提出的适应度函数来解决约束优化问题.具体表现在改进了人工鱼的觅食行为,另外引入了吞噬行为以便加快收敛速度,得到更优的适应度值.仿真结果表明改进的人工鱼群算法在解决约束优化问题时,具有收敛速度快、适应度值优、全局寻优性能强等优点.改进的人工鱼群算法较之基本人工鱼群算法具有更好的性能.     

基于微人工鱼群算法优化RBF神经网络

在人工鱼群算法的基础上提出了一种新的优化算法——微人工鱼群算法,作为径向基神经网络（RBFNN）的训练算法.微人工鱼群算法利用两个鱼群（寻优鱼群和库存鱼群）来寻优,寻优鱼群使用人工鱼群算法来寻找全局最优解,库存鱼群保证了寻优鱼群的多样性,微人工鱼群算法使RBFNN的隐中心位置和相应的宽度值同时得以优化,提高了RBFNN的泛化能力.将微人工鱼群算法优化后的RBFNN应用于双螺旋和IRIS分类,试验结果表明,相对于K-means以及人工鱼群算法,本文方法在泛化能力上得到提高.     

基于改进人工鱼群算法的蠕虫机器人路径规划

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群算法,旨在提高算法效率及精度。首先,在算法觅食行为中加入寻优循环,减少算法在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够更快地走向目标点;其次,融合禁忌搜索算法,通过引入禁忌表来记录算法陷入局部最优的路径,使算法在选取新位置点时能够避开局部最优区域,避免算法在局部过度循环,同时对规划出的路径进行优化处理,删去重复栅格点之间的路径,保证路径中没有重复的栅格点;最后,将改进后的人工鱼群算法应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明：相较于其他对比算法,在地图1、2、3中改进人工鱼群算法所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。     

基于改进人工鱼群算法的配电站三维空间的传感器优化布置

为了解决配电网中三维空间故障检测传感器节点的优化配置问题,提出了基于物联网传感器和改进的人工鱼群算法,解决配电网中三维空间故障检测传感器节点的优化布置问题,实现空间检测传感器节点的有效优化布置.首先采用MSP 430F 149微处理器芯片构建空间传感器节点,与监控计算机组成配电站温度监控系统,实现配电站温度检测数据的有...     

基于改进人工鱼群算法的无人艇控制参数优化

针对欠驱动无人艇控制系统的参数优化问题,基于改进人工鱼群算法,提出了一种非线性控制系统的参数优化策略。首先考虑了人工鱼群算法存在的求解精度低、盲目搜索、收敛缓慢等问题,提出了一种改进人工鱼群算法。然后分别以最小跟踪误差、最小能量消耗为性能指标,利用改进的人工鱼群算法,对欠驱动无人艇的跟踪控制器进行参数优化。数值仿真试验结果表明:无人艇实现了对期望轨迹的跟踪,并具有良好的控制性能,试验结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断

针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。     

基于改进人工鱼群算法的含风电场电力系统最优潮流计算

将风电场看作PQ节点并考虑风电场输出功率随机性和负荷随机性,提出含风电场的电力系统最优潮流计算方法。分析基本人工鱼群算法原理及其缺陷,提出改进人工鱼群算法(IAFSA);提出人工鱼群的视野和步长的取值方法,对初始种群的生成、行动方式和终止判据进行改进;并基于动态调整罚函数将带约束的有功最优潮流问题转化为无约束优化问题,实现含风电场的电力系统最优潮流计算.实例分析结果表明:基于改进人工鱼群算法比基于基本人工鱼群算法和遗传算法进行含风电场电力系统最优潮流计算具有更优全局收敛性和更快计算速度.     

基于人工鱼群算法的桁架结构的优化

针对基本人工鱼群算法在解决桁架结构优化问题时存在的后期收敛速度慢、寻优精度不高等缺陷,在算法初期采用Logistic方程初始化解群,提高求解效率和质量,在算法运行过程中利用粒子群优化算法惯性权重调整策略对人工鱼的步长进行改进,以提高寻优的速度和精度。将改进后的算法应用到桁架结构优化中,以桁架截面尺寸为设计变量,结构最小重量为目标函数建立优化设计模型,运用MATLAB进行模型优化分析,并与其它算法优化结果进行对比。结果表明,改进的算法在收敛速度与寻优精度方面均有所提高,尤其在迭代计算的初期,效果非常明显。     

基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法

无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法还存在定位偏差较大问题。针对上述问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop（Distance Vector Hop）定位算法（DEWF-D）。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差,然后用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离,最后利用人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算,同时又在人工鱼选择下一个位置时引入全局最优信息,并引入人工鱼的吞食行为,提高人工鱼群算法的精度以及收敛速度。通过仿真验证,在不同信标节点密度下,本算法与DV-Hop算法以及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%,而在不同通信半径下,定位精度提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位偏差较大问题。     

改进步长和视野的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,算法在优化前期大约100多次迭代时有较快的收敛速度,但后期算法陷入局部最优,效率不佳.针对这一不足,在人工鱼群算法的基础上,每迭代100次就调节一次视野和步长,加强聚群算子和追尾算子,提高鱼群之间个体交互行为,使鱼群跳出局部最优,继续向更高精度收敛.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,而且收敛速度和收敛精度都有所提高.     

基于人工鱼群算法的桁架结构的优化

针对基本人工鱼群算法在解决桁架结构优化问题时存在后期收敛速度慢、寻优精度不高的缺陷,在算法初期利用混沌运动遍历性、随机性等特点初始化解群,提高求解效率和解的质量,在算法运行过程中利用粒子群优化算法惯性权重调整策略对人工鱼的步长进行改进,提高寻优的速度和精度。将改进后的算法应用到桁架结构优化中,以桁架截面尺寸为设计变量,结构重量最小为目标函数建立优化设计模型,运用Matlab进行模型优化分析,并与其它算法优化结果进行对比。结果表明,改进的算法在收敛速度与寻优精度方面均有所提高,尤其在迭代计算的初期,效果非常明显,迭代次数为55次左右时优化结果基本平稳。     

混合人工鱼群算法在约束非线性优化中的应用

为了解决具有约束的非线性优化问题,本文将增广拉格朗日乘子法和鱼群算法相结合用于非线性问题的全局优化,即用人工鱼群算法寻找增广拉格朗日函数的近似最优解,并将该近似解用于拉格朗日乘子和惩罚因子等参数的更新．同时,简要分析了人工鱼群算法的随机收敛性．仿真结果证明,与自适应惩罚遗传算法相比,该混合算法在解决约束优化问题中具有优越性和有效性．     

同时取送货车辆路径问题的改进人工鱼群算法

该文在建立同时送取货车辆路径问题数学模型基础上,针对车辆负载波动性的特点,构造相应的人工鱼群算法的四元个体模型;利用动态设置视野范围、邻域搜索方法改进人工鱼群算法的觅食和追尾操作行为,仿真算例证明改进人工鱼群算法能快速收敛得到较优解,具有较强工程应用价值。     

基于人工鱼群算法的电力无线专网基站选址规划

分析了电力无线专网建设的目标、原则及成本等指标,将人工鱼群算法应用到基站选址规划上,并对其最优解的求解过程进行了改进,提出变步长的人工鱼群算法,最后应用于电力无线专网的基站规划仿真上。仿真结果表明,人工鱼群算法适合用于电力无线专网的基站选址规划,并且变步长的人工鱼群算法相比于传统的人工鱼群算法,具有更好的性能表现,只需要更少的待建基站数目就能满足覆盖率95%以上的覆盖目标。     

基于人工鱼群的交通诱导系统最优查询研究

与齐齐哈尔市公安交通警察支队交通控制中心合作开发,并以齐齐哈尔市路况为实际进行凋研,将改进的人工鱼群算法应用于交通路径诱导系统数据库优化查淘中,算法提高了最优路径查询的效率。对人工鱼群算法进行了改进,引入贝叶斯变异算子和十字交叉变异算子,避免了算法局部寻优能力差和收敛速度慢等弊端。仿真实验表明算法是正确有效性的。     

运动目标追踪的人工鱼群优化粒子滤波算法

为了进一步提高视频图像序列中的运动目标追踪精度,在扩展卡尔曼粒子滤波中引入人工鱼群算法,利用人工鱼群算法优化采样过程,使粒子不断朝高似然区域移动来寻找最优位置;然后对重采样过程优化,提高样本多样性,克服粒子样本贫化问题,提高对系统状态的预估精度;最后以颜色直方图特征描述运动目标,结合目标的运动特征建立游走模式的二阶自回归模型,以提高运动估计精度.对比标准粒子滤波(PF)、扩展卡尔曼粒子滤波(EKPF),人工鱼群优化扩展卡尔曼粒子滤波算法(AFSA-EKPF)能够将滤波结果均方误差的均值和方差分别降低至0.113 86和0.003 09,同时在追踪运动目标实验中,能够有效地消除目标遮挡所带来的影响.     

一种新颖的人工鱼群算法

为了克服基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了一种新颖的人工鱼群算法(AO-AFSA).该算法结合人工鱼与粒子群(PSO)中的粒子都具有个体学习能力和社会学习能力,模拟粒子群中粒子的速度位置更新公式去分别修改人工鱼群算法中人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为的更新公式.并采用5个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性.测试结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,有更强的稳定性,并具有较好的寻优性能.     

变步长和拥挤度因子的自适应人工鱼群算法

为了改进传统的人工鱼群算法会随着迭代的深入而导致算法易陷入局部最优的问题,以及固定的参数导致算法收敛慢和求解精度不高的问题,提出了一种改进的人工鱼群算法.首先结合迭代次数,为移动步长引入一个权值; 然后以每条人工鱼的视野范围所构成的子群为小生境,结合子群最优解与当前人工鱼状态,为拥挤度因子引入一个变异策略.数值实验结果表明,本文提出的算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强,优于传统的人工鱼群算法和文献[4]提出的算法.     

基于人工鱼群算法的电力系统稳定器参数优化研究

为提高电网的动态稳定性,有效地抑制低频振荡,对电力系统稳定器进行优化研究和算法改进.在本研究中,将全部PSS的参数配置处理成一个优化问题,用人工鱼群算法求出各个PSS的最佳参数整定值.以所有机电模式的最小阻尼比最大为优化目标函数,以PSS参数为待优化变量,以基于K阵等值法设计的PSS参数作为人工鱼群算法初始种群的选取基准.与传统PSS配置方法相比,该方法可以使多机系统所有机电模式都能得到良好的阻尼.算例结果与预期基本相符,表明了所设计的优化算法是切实有效的.