基于共轭梯度法改进的人工鱼群算法*

在基本人工鱼群算法中引入共轭梯度法,得到改进的人工鱼群算法。基本人工鱼群算法对每条人工鱼分别进行聚群算子和追尾算子,若更新结果没有得到改善则进行觅食算子,由于觅食算子具有很大的随机性,这样不能保证每次更新都是有价值的,本文用共轭梯度法代替此时的觅食算子,也就是如果人工鱼利用聚群算子和追尾算子更新,如果没有得到改善,利用共轭梯度法对该条鱼进行更新。在人工鱼群更新过程中引入共轭梯度法,减少随机性,增强人工鱼个体的局部寻优能力,确保人工鱼每次更新都会得到改善,从而加快人工鱼群算法收敛速度。数值试验结果表明,所得改进人工鱼群算法具有更快的收敛速度,同时收敛精度也得到一定提升。     

云人工鱼群算法

借鉴人工鱼群算法的思想,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种新的人工鱼群算法——云人工鱼群算法,并用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题。计算机仿真结果表明,云人工鱼群算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。     

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.     

人工鱼群与粒子群混合图像自适应增强算法

图像处理和分析的智能化和自动化一直是图像处理学科研究热点之一,也是一个亟待解决的关键问题;一般的智能优化算法由于算法较为单一,寻优效果不尽完善,会出现局部搜索不精确、易发生过早收敛等问题;考虑将人工鱼群与粒子群算法混合对图像非线性增强参数进行寻优能很好地避免此类缺陷;实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且图像灰度覆盖范围广、增强质量评价明显提高。     

一种改进的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。该文提出一种改进的人工鱼群算法,在觅食行为中让人工鱼直接移动到较优位置,以加快算法的搜索速度,动态调整人工鱼的视野和步长,使其在算法运行初期保持最大值,并逐渐由大变小。该算法较好地 平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,提高了算法运行效率和精度。仿真结果表明,改进的人工鱼群算法收敛性能比原有算法提高了1倍 以上。     

优化的人工鱼群和FCM的混合聚类算法

针对模糊C-均值算法比较易陷入局部极值、对聚类初始中心过于敏感等问题,提出一种优化的人工鱼群与模糊C-均值算法相结合的聚类算法(OAFSA-FCM)。该算法将人工鱼群行为进行优化,引入通信行为,利用模糊C-均值的适应度函数对人工鱼的参数进行自适应调整,搜索的精度和效率有所提高,易跳出局部极值。将仿真结果与其他算法进行比较,证明了该算法易跳出局部极值且收敛速度与搜索精度均优于其他算法。     

求解不动点方程的人工鱼群算法*

基于传统迭代算法在求解不动点方程的过程中求解结果与初始点选取有很大关系且很难满足并行性的要求,提出了一种求解不动点方程的改进人工鱼群算法。该算法实现了求解不动点方程的并行性,克服了初始点的影响,同时把Cauchy序列引入到觅食行为中,提高整个算法的求解精度和速度。仿真实验验证了该算法的有效性。     

变步长自适应的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度慢及结果精度不高等问题,通过改进鱼群算法中觅食行为及自适应调整人工鱼步长,提出了一种变步长自适应的改进人工鱼群算法。证明了该算法的全局收敛性,从而增加了其理论基础。最后,10个标准函数测试结果表明,改进后的人工鱼群算法在跳出局部最优、收敛速度、精度和稳定性方面都优于原鱼群算法和萤火虫算法,在结果精度和稳定性方面优于文献[9,23,24]的方法。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

改进人工鱼群算法在SVM参数优化中的应用

支持向量机的参数优化一直是一个重要的研究方向。参数的好坏很大程度上决定了支持向量机的分类精度和泛化能力。针对人工鱼群算法优化支持向量机参数时,容易在后期徘徊于最优解附近、难以逼近的问题,提出了人工鱼群加速算法,使用速度参数代替人工鱼步长,从而求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。仿真实验结果表明：该算法收敛速度快,求解数值精度高,对初值的依赖程度低,在SVM参数优化中具有更好的性能、更高的分类准确率,是一个极其有效的参数优化方法。     

求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。     

基于改进鱼群算法的几何约束求解

几何约束求解是CAD建模中的关键技术。针对求解质量不高和求解速度慢的问题,进行了研究。提出了一种鱼群算法和混沌算法相结合的几何约束求解方法。首先,将CAD模型中的几何约束关系表示为一组代数方程组;然后,利用代数方程组来构造目标函数。将几何约束求解问题转换为目标函数的优化问题。最后,使用混沌算法来改进鱼群算法以寻找目标函数的最优解。实验结果表明：该方法可以有效地解决几何约束问题。     

基于人工鱼群算法的空洞探测

针对目前解决空洞探测算法复杂度高,近似解不能很好地逼近于最优解等问题,提出了一种基于人工鱼群算法解决空洞探测的方法。该方法将每一条鱼视为一个空洞,将理论时间与观测时间的误差作为鱼游动的标准,以鱼群逐渐向空洞实际位置游动对应的误差逐渐变小为基本思想,将在最小误差情况下对应的鱼群位置作为空洞位置。经计算仿真表明,该算法迭代次数少,复杂度低,能很好地逼近于最优解,是一种解决空洞探测的有效算法。     

改进的人工鱼群算法在频率分配中的应用

在蜂窝移动通信网络中,为了应用有限的可用频谱来满足不断增长的客户需求,运用一定的优化算法合理规划频率资源显得尤为重要。针对这一问题,提出了一种改进的人工鱼群算法。算法引入了变异算子,来增强种群的多样性;采用动态调整步长,较好地平衡了全局和局部搜索能力;用整个人工鱼群的中心位置和全局极值位置代替人工鱼邻域中心位置和邻域极值位置,从而减少了算法的计算量,提高了运算精度。仿真结果表明,改进后的算法能够很好地解决频率分配问题,提高了算法的收敛率和收敛速度。