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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. 相似文献
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通过引入平均粒距和混沌搜索变异,提高万有引力算法的局部搜索能力,增加物质种群的多样性.并且对变异后不可行的物质采用边界变异约束处理.实验结果表明,新算法收敛精度较高,收敛速度较快,能比较有效地避免早熟收敛问题. 相似文献
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