基于改进鱼群算法的路径测试数据生成

针对自动化软件测试中测试数据自动化生成的问题,提出了一种基于人工鱼群算法的解空间搜索方案。为了提高人工鱼群算法的求解能力,在鱼群算法中引入混沌搜索机制。人工鱼群算法在每次迭代之后,将针对当前全局最优解进行局部混沌搜索,同时淘汰掉部分劣质个体;随后,根据种群的最佳个体收缩解空间搜索区域,并在该空间内随机产生部分新个体。最后,通过在两种三角形判定程序上的实验证明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法。改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能。同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛。     

基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法

针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题,提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法。该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置,使人工鱼具有惯性机制,更好拓展新区域,从而为探索潜在的较优解提供更多的机会,增强其跳出局部最优的能力。然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略,更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系。最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为, 避免原始随机行为的盲目性,增加鱼群的多样性。仿真实验结果表明,改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高,在高维问题求解上有较好的优化效果。     

求解0/1背包问题的改进人工鱼群算法研究

分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对背包问题的特点,采用随机键方法对待装载物品进行编码,利用物品的单位价值（价值-质量比）启发式信息进行解码,直接在编码空间上模拟人工鱼行为。使用优质解随机游走寻优、优质解保留劣质解被替换和劣质解随机游走寻优三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。通过实例进行了算法测试和比较。算法测试表明：改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。     

求解旅行商问题的改进人工鱼群算法*

分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对旅行商问题的特点,采用随机键表达编码,直接在编码空间模拟人工鱼行为,将城市间的距离作为启发式信息,根据状态转移概率和轮盘赌选择策略进行最优解码,加快人工鱼寻优的速度;设计了三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。最后,结合实例对算法进行了比较和分析。算法测试表明：改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。     

多峰函数优化的改进人工鱼群混合算法

针对人工鱼群算法(AFSA)应用于多峰优化问题时搜索能力不足、优化精度不高的缺点,提出了一种改进的人工鱼群混合算法。该算法中,采用优胜劣汰抑制策略,筛选出精英人工鱼群;对聚群行为和追尾行为进行寻优,有利于人工鱼在新的寻优轨迹上进行仔细搜索;对觅食行为进行了改进,避免人工鱼陷入平坦位置;结合模式搜索法,增强其局部精细搜索能力。仿真结果表明,所提出的算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,搜索到每个最优解精度都达到了理想值,且能够用于复杂多峰函数优化。     

多峰函数优化的生境人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题,提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法.该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想,并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制.通过对几种典型多峰函数的测试,表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解,而且无需预先设置小生境半径,实现了真正的自适应搜索,较好地解决了复杂多峰优化问题.     

一种人工鱼算法与捕鱼算法相结合的优化方法

在分析人工鱼群算法和捕鱼算法存在不足的基础上,提出了一种人工鱼群算法(AFSA)与采用捕鱼策略的优化算法(FSOA)相结合的混合算法。该算法在优化初期使用AFSA算法搜索局部最优域,而在优化后期则使用FSOA算法在优化前期所初步确定的局部最优域中搜索最优解。实验计算结果表明,该算法具有优化精度高、收敛速度快的特点。     

多元优化算法的渐近性分析

本文提出了一种多元化智能个体分工明确、协同合作的超启发式智能优化算法—–多元优化算法.多元优化算法通过交替的全局、局部搜索迭代对解空间搜索以逐渐逼近全局最优解.搜索个体按照分工不同可以分为全局搜索个体(全局元)和局部搜索个体(局部元).全局元负责对整个解空间进行全局搜索以快速找到较优潜在解区域,局部搜索元负责对各个潜在解区域进行局部搜索以提高解的质量.该算法具有两个特点:分工明确的搜索策略不需要考虑均衡全局搜索和局部搜索,能够保证局部搜索能力的同时加强全局搜索以避免陷入局部最优解;全局、局部交替搜索保证了算法对全局最优解的渐近性.本文从理论上证明了算法的渐近性并且基于复杂多模态测试函数比较了几个优秀的进化算法.实验结果表明多元优化算法在渐近性方面优于其他几个比较的算法.     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

基于金字塔结构的群智能演化策略求解混合整数规划问题

混合整数非线性规划问题（mixed-integer nonlinear programming,MINLP） 广泛应用于科学及工程系统设计,传统的群智能算法在求解混合整数规划问题时,未能很好地解决种群内部个体或者种群之间开采与探索、竞争与协作的矛盾。为了解决这两个矛盾及更高效率地寻优,提出一种基于金字塔结构的群智能演化策略（swarm intelligent evolution strategy based on pyramid structure）的PES算法来求解混合整数规划问题。PES算法中明确的分工机制能够平衡全局与局部搜索的能力,晋升机制解决了种群间竞争与协作的矛盾。利用标准测试函数进行仿真,对比改进的粒子群算法（CLSPSO、CLSPSO2）及改进的差分进化算法（ridDE、ridDE2）的结果,发现PES算法在成功率与精度方面具有优势,也体现了PES算法的有效性。     

Development of multiple robotic fish cooperation platform

This article presents the development of a multiple robotic fish cooperation platform, which is established by employing a group of radio-controlled, multi-link fish-like robots. This work is inspired by the observation from nature that the capability of one single fish is limited, as in order to survive the atrocious circumstances in the sea, fish often swim in schools. The analogical situations occur in the robotic fish case. In engineering applications, most missions are so complex that they must be accomplished by effective cooperation of multiple fish robots. The platform presented in this article, as a novel test bed for multiple robotic fish cooperation, can be applied to different types of complex tasks. More importantly, it provides a good platform to test and verify all kinds of algorithms and strategies for cooperation of multiple underwater mobile robots. We use two cooperative tasks as examples to heuristically demonstrate the performance of this platform.     

求解需求可拆分车辆路径问题的改进的金字塔演化策略

为了更加合理地求解需求可拆分的车辆路径问题（SDVRP）,克服传统先路径后优化两阶段的求解方法容易陷入局部最优的缺点,以及解决智能优化算法在优化阶段未能将竞争与协作有机地融合为一体的问题,以配送路径最短和配送车辆最少为优化目标,提出了一种改进的金字塔演化策略（IPES）。首先,以金字塔为基础,提出了求解SDVRP的编码、解码方式以及层级间的协作策略;其次,根据遗传算法的随机、“适者生存”的高度并行、自适应等特点,以及金字塔结构各层分工不同,设计了一种适合SDVRP的自适应邻域算子,使得算法能够快速收敛到最优;最后,得到最优解。相较于分段求解算法、聚类算法、粒子群算法、人工蜂群算法、禁忌搜索算法,四个仿真实验的结果表明,在求解各案例的最优路径时,所提IPES的求解精度分别至少提升了0.92%、0.35%、3.07%、9.40%,验证了在求解SDVRP时,IPES具有良好的性能。     

An assessment of strategies for choosing between competitive marketplaces

Traders that operate in markets with multiple competing marketplaces must often choose with which marketplace they will trade. These choices encourage marketplaces to seek competitive advantages against each other by adjusting various parameters, such as the price they charge, or how they match buyers and sellers. Traders can take advantage of this competition to improve utility. However, appropriate strategies must be used to decide with which marketplace a trader should shout. In this paper, we assess several different solutions to the problem of marketplace selection by running simulations of double auctions using the JCAT platform. The parameter spaces of these strategies are explored to find the best performing strategies. Results indicate that the softmax strategy is the most successful at maximising trader profit and global allocative efficiency in both adaptive and non-adaptive markets. The ?-decreasing strategy performs well in adaptive markets, while also showing greater stability in its parameter space than softmax. All marketplace selection strategies outperform the random marketplace selection strategy.     

基于双层演化的多人囚徒博弈研究

针对传统的多人重复囚徒博弈（NIPD）难以在大N值时涌现高合作率的问题进行研究,分析了NIPD模型在自由竞争模式和协议竞争模式下的博弈情况,类比2-IPD问题的“针锋相对”策略（TFT）,提出了“类TFT”的策略思想,并结合协同进化的理论,提出Agent及其聚集体Group分层演化的思想,建立了双层演化的仿真模型DL-NIPD。实验结果表明,自由竞争模式只适合小N值的合作,要从根本上保证任何N值下系统都能涌现很高的合作率,必须建立起双层的演化模式,通过显式的协议和团队的竞争,来促进微观主体的合作。     

基于动态蚁群劳动分工模型的多AUV任务分配方法

多水下自主航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)的动态任务分配问题具有高度非线性、动态不确定性以及多模态的特征,对多AUV任务分配方法的自组织性、鲁棒性以及快速性提出了更高的要求.动态蚁群劳动分工(dynamic ant colony''s labor division,DACLD)模型是一种采用分布式框架的群智能算法,众多行为简单的个体相互作用过程中涌现产生的整体智能行为能很好地适应复杂多变的环境,在解决任务分配问题上具有很好的柔性.引入动态蚁群劳动分工中的刺激-响应原理,建立动态蚁群劳动分工与多AUV任务分配问题之间的映射关系,将任务的状态预测纳入响应阈值,研究基于动态蚁群劳动分工模型的多AUV任务分配方法.同时,针对任务分配过程中可能出现的任务冲突现象,提出新的循环竞争方案以实现最大限度地利用AUV资源.仿真结果表明,所提出的方法能高效地完成任务分配过程,具有很好的自组织性、鲁棒性及快速性.     

改进人工蜂群算法在二维Otsu图像分割中的应用

为了迅速准确的分割图像,通过对传统蜂群算法选择蜜源方式和缺陷蜜源的调整,提出了一种基于改进的人工蜂群算法分割二维Otsu图像的新方法. 此方法把图像阈值由人工蜂群算法中的蜜蜂表示,通过引领蜂、侦查蜂和跟随蜂之间的信息共享和分工协作来求出最佳阈值,成功解决了传统二维Otsu图像分割计算量大、运行时间长的缺陷. 实验结果表明,所提出的算法不仅能得到理想分割结果,而且分割速率快.     

Effects of strategy switching and network topology on decision-making in multi-agent systems

To study why the altruistic cooperation can emerge and maintain among self-interested individuals, researchers across several disciplines have made contributions for the solutions of this fascinating problem. Among this, a most-often used framework to describe cooperative dilemma is the evolutionary game theory. In traditional settings, an ideal hypothesis that individuals can feasibly obtain related partners' pay-offs for strategy updating is often adopted. However, considering the impracticality in acquiring accurate pay-offs of referential objects at each round of interaction, we propose switching probability which is independent of pay-offs and denotes the willingness of any individual shifts to another strategy. Here we provide results for the evolutionary dynamics driven by the switching probability in a three-strategy game model, played by the fully connected populations. The findings inform the befitting design of switching probabilities which maximally promote cooperation. We also derive general results that characterise the interaction of the three strategies: coexistence of multiple strategies or domination by some strategy.     

求解卫星舱布局问题的蚁群劳动分工优化算法

卫星舱布局是卫星总体设计的重要组成部分,其研究的是仪器设备在卫星舱内的最佳摆放方式.从空间的角度出发,卫星舱布局的一个设计方案就是不同的仪器设备在容器内占据着不同的空间,当仪器设备所占空间发生变化时,就会形成新的设计方案.因此,卫星舱布局可以看成是将容器空间合理地分配给仪器设备(分配特性),并达到某种最优指标(优化特性).在借鉴蚁群劳动分工任务分配实现卫星舱布局空间分配的基础上,进一步融合卫星舱布局的优化特性,提出一种蚁群劳动分工优化算法.在具体的实现过程中,为基本蚁群劳动分工算法设计启发式占位动作、自适应环境刺激和个性化响应阈值,同时引入禁忌搜索、跳坑策略和接收准则等优化技术,对16个代表性算例的计算结果表明,所提出算法是求解卫星舱布局的有效算法.     

MVC设计模式在PHP开发中的应用

以实例介绍利用集成开发环境Zend Studio将MVC模式引入到PHP开发中,通过对MVC模式的理解和运用,能很好地将软件模块化,分离系统的数据控制和数据表示功能,有利于开发团队间的分工与合作,尤其在开发大型复杂的项目时,这种模式有利于加快项目进度,缩短开发周期,增强软件的可维护性和代码重用性,提高开发效率和项目质量。