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。     

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效采集、传输和处理.其次,通过人工鱼群的初始化和改进梯度下降法改进传统的人工鱼群算法,增大视野和提高算法的收敛精度,最后应用改进的人工鱼群算法优化检测传感器节点的配置.实验证明基于物联网传感器和改进的人工鱼群算法可以对变电站进行有效的空间优化监控.     

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.     

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。     

组合优化问题的人工鱼群算法应用

通过模仿鱼类的行为方式 ,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法 (ArtificialFish-schoolAl gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解 .介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念 ,给出了具体的实现方法 .最后以TSP问题为例对该算法进行仿真测试 .结果表明它具有快速收敛的能力 .     

人工鱼群算法在无功优化中的应用

人工鱼群算法总结出了鱼群的行为所具有的基本特点,并结合动物自治理论,提出了一种新型优化模型。通过鱼的觅食行为、群聚行为、追尾行为、随机行为这4种行为对人工鱼的活动属性进行了描述。通过建立无功优化的数学模型,并将人工鱼群算法应用在配电网的动态无功优化过程中,通过IEEE-30标准节点系统进行仿真,验证了该算法的稳定性和可靠性。     

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.     

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.     

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．     

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.     

人工鱼群算法在孔群加工路径优化中的应用研究

将人工鱼群算法应用于孔群加工路径优化的研究,建立以最短加工路径为目标的路径优化数学模型,阐述算法实施的具体过程并进行算例分析。结果表明,该方法求最优解的性能优于Hopfield算法、进化蚁群算法、人工免疫算法以及改进的遗传算法,获得的最优路径可以节省71.47%的行走路程。     

采用改进鱼群算法的张拉整体结构找形方法

针对传统力密度法求解大规模、不规则张拉整体结构找形效率不高的问题,提出了一种力密度法与改进鱼群算法相结合的找形方法．先基于力密度法建立结构的平衡方程组, 然后采用改进的鱼群算法在力密度空间内进行全局搜索, 找出一组合适的力密度值使得平衡矩阵的秩满足求解条件, 从而找到结构的平衡构形．该算法加入了全局最优人工鱼信息, 引入了吞食行为和跳跃行为, 并采用了自适应步长, 比传统鱼群算法搜索效率更高, 不容易陷入局部极值．以扩展八面体张拉整体结构为例, 用该方法进行了找形, 并和传统鱼群算法的找形结果进行了对比分析．仿真结果表明,该找形方法的找形结果可靠, 并且收敛精度和平均最优值较传统鱼群算法均有所提高．     

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。     

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。     

一种集群智能粒子滤波算法

将集群智能思想引入粒子滤波,提出一种新颖的基于人工鱼群算法的粒子滤波器.该算法利用人工鱼群算法中觅食行为和聚群行为的交替,使得先验粒子不断向高似然域移动,从而改善粒子分布,提高估计精度．此外,利用Kullback信息描述聚群行为产生的粒子分布与似然分布的差别,通过迭代发现Kullback信息是递减的,从而证明该算法是合理的．仿真实验证明,这种算法是一种有效的粒子滤波算法,其滤波性能优于扩展卡尔曼滤波和常规粒子滤波．