引入贪心鱼群的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)局部寻优不精确等问题,提出一种引入贪心鱼群改进人工鱼群算法(IAFSASF)的方法.贪心鱼群具有不同于普通鱼群的行为策略,在觅食行为中贪心鱼群紧紧跟随在最优适应度的人工鱼的附近进行食物搜索,而不执行追尾和聚群行为,因此,贪心鱼群具有更好的局部寻优能力.实验证明:IAFSASF比原有算法在减少时间复杂度的同时有效提高了求解精度.     

物种生灭算法的改进策略

物种生灭算法（Species Explode and Deracinate Algorithm，SEDA）是一种简单、高效的群智能优化算法。为了进一步提高SEDA算法的寻优速度、解的质量，首先，通过一种无排序筛选幸存物种的递归算法，提出了基于递归筛选的SEDA算法，减少了SEDA算法的时间复杂度，提高了算法的寻优速度；其次，通过引入衍生趋势的方法，提出了基于衍生趋势的SEDA算法，提高了SEDA算法对复杂、难以寻优的优化问题解的质量。三个测试函数的仿真结果表明，改进的方法具有更小的时间复杂度，能够有效改善SEDA算法解的质量。