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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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针对目前解决空洞探测算法复杂度高,近似解不能很好地逼近于最优解等问题,提出了一种基于人工鱼群算法解决空洞探测的方法。该方法将每一条鱼视为一个空洞,将理论时间与观测时间的误差作为鱼游动的标准,以鱼群逐渐向空洞实际位置游动对应的误差逐渐变小为基本思想,将在最小误差情况下对应的鱼群位置作为空洞位置。经计算仿真表明,该算法迭代次数少,复杂度低,能很好地逼近于最优解,是一种解决空洞探测的有效算法。 相似文献
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为了克服基本人工鱼群算法收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了自适应调整人工鱼群算法参数的方法,该方法采用个体鱼适应值与整个鱼群的平均适应值作比较,将整个鱼群分为三组,再采用自适应调整每组鱼群的视野范围和步长的方法,对基本鱼群算法进行了优化和改进。应用四个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度及稳定性。实验结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,并具有较好的寻优性能。 相似文献
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在对人工鱼群算法的寻优机理进行深入的分析研究的基础上,提出了四种自适应人工鱼群算法,通过赋予人工鱼更多的智能,使每条人工鱼都能根据鱼群的状态自动地选择并适时调整自身的视野和步长,从而简化了参数设定,提高了收敛速度和寻优精度。实验结果表明,改进后的人工鱼群算法,在寻优精度、收敛速度及克服局部极值的能力方面均有提高。 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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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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改进的人工鱼群算法及其在无线定位中的应用* 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法* 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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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。 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