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一种简化的人工鱼群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对人工鱼群算法(AFSA)优化精度低,运行时间长的问题,对其进行了简化,给出人工鱼群算法进化方程,提出一种简化的人工鱼群算法(SAFSA).SAFSA算法在一次迭代进化中同时根据人工鱼觅食结果、种群中心位置和种群最优位置,调整下一步位置,保证算法向全局最优位置移动,同时由于觅食行为中有随机游动现象,使算法具有跳出局部极值的能力,增强了算法的全局搜索能力.仿真结果表明,简化的人工鱼群算法优化效果明显,运行速度快. 相似文献
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人工鱼群算法是一种群智能全局随机优化算法,存在陷入局部极值和效率低的不足,结合混沌搜索的特点,提出一种混沌人工鱼群优化算法,该算法是用混沌初始化来初始化鱼群,在聚群和追尾行为后进行混沌的遍历性和随机性扰动来使鱼群局部搜索同时摆脱局部极值点。仿真实验结果表明,该算法比基本人工鱼群算法全局能力更强,搜索效率更高。 相似文献
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针对空中交通管理中的进港航班排序问题, 提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序, 使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点, 先以AFSA在全局寻找满意的解域, 再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解, 最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明, 在单跑道和双跑道情况下, AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20. 9%和34. 4%, 比基本AFSA减少了3. 2%和3. 5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。 相似文献
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一种基于人工鱼群的混合聚类算法 总被引:2,自引:0,他引:2
聚类分析是数据挖掘的核心技术之一,它是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。文中通过分析K-平均算法的优缺点,提出了一种基于人工鱼群算法的聚类分析算法,并把它与传统的K-平均算法结合得到一种新的混合聚类算法。仿真实验表明,该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高特点。 相似文献
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求解全局优化问题的混合人工鱼群算法 总被引:3,自引:0,他引:3
把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。 相似文献
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基于单纯形的双群人工鱼群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集的不足,提出了一种基于单纯形法的双群人工鱼群算法。在该算法中,两个不同的子群并行游动,通过子群重组进行子群间的信息交换,实现鱼群在解空间的探索和搜索能力,然后通过单纯形法进行局部再搜索。基于典型的函数和实例测试验证,表明该算法收敛速度快、精度高,具有更好的性能。 相似文献
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基于遗传算法的人工鱼群优化算法 总被引:3,自引:0,他引:3
人工鱼群算法(AFSA)是一种高效的群智能全局优化技术.通过对人工鱼群算法(AFSA)不足的研究,在遗传算法的基础上,提出了基于遗传算法的人工鱼群优化算法.该算法保留了人工鱼群算法(AFSA)简单、易实现的特点,同时克服了人工鱼漫无目的的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显著提高了算法的运行效率和求解质量.最后通过大量的函数和实例测试结果表明,与其它算法相比,该算法是可行和有效的,具有运行速度快和求解精度高等特点. 相似文献
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基于单纯形法的双群人工鱼群算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集的不足,提出了一种基于单纯形法的双群人工鱼群算法.在该算法中,两个不同的子群并行游动,通过子群重组进行子群间的信息交换,实现鱼群在解空间的探索和搜索能力,然后通过单纯形法进行局部再搜索.基于典型的函数和实例测试验证,表明该算法收敛速度快、精度高,具有更好的性能. 相似文献
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针对日益严重的雾霾污染问题,提出融合协同进化人工鱼群算法和支持向量机的雾霾预测方法.首先,运用佳点集构造均匀分布的种群,并引入自适应视野范围策略、自适应步长策略、种群间协同策略,提出协同进化人工鱼群算法.然后,使用协同进化人工鱼群算法,优化支持向量机的主要参数.最后,构建基于支持向量机的雾霾预测模型,预测雾霾天气.在10个测试函数上的实验证明协同进化人工鱼群算法的性能,在6个UCI数据集上的实验验证预测模型的稳定性和有效性. 相似文献
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在分析基因调控网络现状及优缺点的基础上,提出利用人工鱼群算法对阈值布尔网络模型构建下的基因调控网络进行研究。将阈值布尔网络模型应用于花发育形态模型,构建基于预定义吸引子和极限环的综合网络。比较人工鱼群算法与模拟退火算法在基因调控网络中的应用情况,分析网络节点更新机制变化时布尔网络保留吸引子的能力,发现在极限环长度为2和特定网络拓扑下网络才具有鲁棒性。实验结果表明,与模拟退火算法相比,人工鱼群算法在网络发现、鲁棒性方面具有更好的性能,因此利用人工鱼群算法学习布尔网络结构是有效可行的。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
柳毅 《模式识别与人工智能》2010,23(4):560-564
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。 相似文献
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基本人工鱼群算法采用基于距离的邻域拓扑结构,存在计算量大、运行速度慢等问题。为此,引入粒子群优化算法中的4种典型种群拓扑结构:星形,轮形,环形和冯·诺依曼结构,代替基于距离的邻域拓扑结构,并分析不同构对算法性能的影响。在5个准测试函数上的实验结果表明,对于单峰函数,星形结构算法的优化效果较好;对于局部最优点较多的函数,轮形和环形结构算法的优化效果较好。根据优化问题的复杂度选用不同的拓扑结构,可以提高人工鱼群算法的优化性能。 相似文献