首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
本文提出了一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化策略.通过对人工鱼群视野范围和步长的自适应调整,提高了算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性;再结合WSN网络覆盖的性能,使网络覆盖得以优化.仿真结果表明,改进的人工鱼群算法优化的网络覆盖率比基本人工鱼群算法的网络覆盖率提高了17%.  相似文献   

2.
针对标准人工鱼群算法解精度不高的缺点,文章提出了动态自适应人工鱼群算法,使人工鱼群算法的两个重要参数—步长和视野实现动态自适应调整,使鱼群中的个体在早期具有较大的步长和较宽阔的视野,以保证算法具有较快的收敛速度和较广阔的搜索范围,而在后期逐渐转入精细的局部搜索,使算法的解精度得以提高。并通过实验对比证明动态自适应人工鱼群算法的解精度优于标准人工鱼群算法。  相似文献   

3.
文章在分析基本人工鱼群算法(AFSA)的基础上,提出了一种基于自适应能力的改进人工鱼群算法,在不明显增加算法计算复杂性的前提下,引入自适应移动和visual、step参数自适应调整策略,这对于克服算法优化后期收敛速度慢,感知和移动距离随机性大、寻优精度低等缺点具有显著效果。仿真测试表明,改进后的人工鱼群算法在很大程度上摆脱了局部极值吸引的能力,寻优精度明显提高。  相似文献   

4.
最短路径问题是交通网络分析中的一个重要问题,它是组合优化领域内经典问题之一。文中分析基本人工鱼群算法模型,指出其在求解交通路网最优路径问题中的不足,对人工鱼初始化和行为进行了改进。仿真实验表明,改进的人工鱼群算法(AFSA)具有更快的全局收敛速度,能有效地克服"早熟"收敛,是一种有效解决最短路径问题的寻优模式。  相似文献   

5.
本文介绍了基本人工鱼群算法,并在步长及觅食行为这两方面对基本人工鱼群算法做出了改进,提出一种改进的人工鱼群算法(IAFSA)。实验结果证明,改进的人工鱼群算法具有较好的收敛性。  相似文献   

6.
一种改进的人工鱼群算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了基本人工鱼群算法,并在步长及觅食行为这两方面对基本人工鱼群算法做出了改进,提出一种改进的人工鱼群算法(IAFSA)。实验结果证明,改进的人工鱼群算法具有较好的收敛性。  相似文献   

7.
目前现行的电力系统无功优化所用的人工智能算法都会存在易局部收敛和收敛速度慢等问题。为了克服上述问题,文中选取人工鱼群算法并对算法中一些参数进行调整,在步长选择上采取变尺度,并引入评价函数,对于视野范围和拥挤度因子上采用动态调整。文中将系统有功网损作为目标函数,利用改进的人工鱼群算法实现电力系统无功优化。通过IEEE-30节点仿真系统计算,证明改进的人工鱼群算法在电力系统无功优化上的可行性和有效性。  相似文献   

8.
选择次用户是协作频谱感知的一个关键环节。针对次用户选择问题的特点,在基本人工鱼群算法AFSA基础上,通过取消鱼群密度、取消人工鱼的随机游动、改变公告板记录规则、保留每次迭代最优位置、增加最优人工鱼的觅食次数并缩小视野提出改进的人工鱼群算法次用户选择策略。仿真结果表明,对于最优次用户组选择问题,本文提出的修正AFSA在寻优成功率和运行时间等方面优于传统的AFSA。  相似文献   

9.
《现代电子技术》2016,(3):127-130
针对人工鱼群算法求解大型优化问题时存在探索能力差以及搜索盲目性大的缺点,设计一种定向搜索变异的改进人工鱼群算法,该算法在迭代过程中不仅保证鱼群在当前状态下能够自适应变异,并且还可以使其向当前最优位置移动。随后将这种改进人工鱼群算法应用于求解Logit随机用户均衡问题,构建了随机用户均衡交通分配问题新的模型和求解方法。仿真结果表明,该方法具有较好的稳定性和收敛速度,具有在大型城市交通分配问题中应用的潜力。  相似文献   

10.
改进的人工鱼群算法及其在近似求导中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法,在对基本人工鱼群算法进行改进后提出了一种基于改进的人工鱼群算法的近似求导算法,该求导算法不仅能求解一阶导数,还能计算高阶导数.实验结果表明该算法是可行的和有效的.  相似文献   

11.
基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法   总被引:36,自引:0,他引:36       下载免费PDF全文
张梅凤  邵诚  甘勇  李梅娟 《电子学报》2006,34(8):1381-1385
人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的群智能随机全局优化技术.本文在分析AFSA存在不足的基础上,提出了基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法.该算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点,克服了人工鱼漫无目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.通过函数和实例测试验证,表明了该算法是可行和有效的.  相似文献   

12.
基于路径自动分割的测试数据生成方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
廖伟志 《电子学报》2016,44(9):2254-2261
为了提高路径覆盖测试数据生成效率,研究了路径自动分割方法并结合人工鱼群算法提出了一种路径覆盖测试数据生成方法.首先在分析变量与节点关系、变量与路径关系的基础上提出了路径分割的自动判定及分离算法,实现了变量对子路径有无影响的自动判定;其次引入Levy飞行策略和共轭梯度法对人工鱼群算法进行了改进;然后结合路径分离的结果和改进的人工鱼群算法实现路径覆盖测试数据的生成.在利用人工鱼生成测试数据的过程中,判断是否有人工鱼穿越分离的子路径.如果有,则记录人工鱼中穿越子路径相应的分量并在人工鱼的觅食、聚群及追尾等行为中固定这些分量,从而使得搜索空间不断减少.最后将提出的方法实现程序的测试数据生成,并与相关方法进行了比较.实验结果表明,本文方法在时间开销、成功率及算法稳定性等方面均具有优越性.  相似文献   

13.
姚渭箐  胡凡 《电子学报》2019,47(2):428-433
度分布是影响Luby变换(Luby transform,LT)码性能优劣的关键因素,为了得到更优的度分布,提出一种基于改进的二进制指数分布(improved binary exponential distribution,IBED)和仿生算法的LT码度分布设计方案.采用IBED度分布进行LT编码,初始译码成功率可高达90%以上,但随着译码开销增大,译码成功率上升速度减缓,而此时鲁棒孤子分布(robust soliton distribution,RSD)的译码性能表现更佳.为了将IBED和RSD的优点有机结合,利用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)在两种度分布间寻优,基于期望可译集构建该算法的目标函数,通过最大化目标值得到更优的度分布.仿真结果表明,与类似方法及传统的RSD相比,采用新度分布进行LT编码可明显降低译码开销,并节约编译码耗时.  相似文献   

14.
将人工鱼群算法(AFSA)用于IIR数字滤波器设计,建立了相应的优化模型,给出了简化的人工鱼群算法及其实现步骤。最后,将该算法用于低通、带通IIR数字滤波器的设计,并与粒子群算法进行了比较。仿真结果证明了AFSA的有效性,并且具有算法灵活、简单,全局收敛性好。收敛速度快的优点。  相似文献   

15.
为提高无线多媒体传感器网络区域覆盖率,提出了人工鱼群优化的覆盖增强算法,算法基于三维方向传感器感知模型,优化网络传感器方向角度值,减少重叠覆盖以提升网络覆盖率。仿真实验表明该方法能有效增强网络覆盖率,并就传感器参数对覆盖率影响进行分析,分析结果表明优化后的网络覆盖率更加接近理想覆盖率。  相似文献   

16.
人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法,初步研究表明该算法具有许多优良的性质。通过引入网格划分策略和禁忌搜索算法.对基本人工鱼群算法进行了改进,减少了迂回搜索的无用计算,同时也使人工鱼可以在解空间内进行更为全面的搜索,提高了搜索效率,加快了系统满意解域的确定;通过对变量空间进行网格划分,提供了获取系统最优解的方法,而且加强了对鱼群公告板信息的使用。实验表明,与基本人工鱼群算法相比,该方法具有明显的优越性。  相似文献   

17.
徐晓晴  朱庆保 《电子学报》2012,40(8):1694-1700
为了提高机器人路径规划的速度、环境适应能力和高效动态避碰问题,提出了一种基于多人工鱼群的机器人路径规划算法和基于避碰规则库的动态避障算法.该算法中,人工鱼以其与目标点的距离为食物浓度,两个邻近栅格的距离为步长,其觅食行作为默认行为,在一定条件下执行聚群或追尾动作,并采用两鱼群双向搜索机制在静态环境下规划出较优路径.在此基础上,机器人查询动态避障规则库获得避碰方法,从而实现与动态障碍的避碰.大量仿真实验结果表明,该方法具有较高的收敛速度和较强的搜索能力,能在非常复杂的动静态障碍环境中,迅速规划出一条安全避碰的优化路径.  相似文献   

18.
基于人工鱼群算法,利用已知信道信息对多用OFDM系统中的资源进行跨层分配.本文提出了新的目标函数,合理有效地找到了总传输速率最大化和实现用户的速率要求、比例公平要求的权衡点.为了减小资源分配的复杂度,本文提出首先对子载波进行分配,然后进行功率分配.仿真结果表明,人工鱼群算法的很好的解决了多用户OFDM系统中的跨层资源分...  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号