人工魚群算法的改進(jìn)及應(yīng)用.pdf

1、優(yōu)化命題的解決存在于許多領(lǐng)域，對于國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也有著巨大的應(yīng)用前景。隨著優(yōu)化對象在復(fù)雜化和規(guī)?；确矫娴奶岣?，基于嚴(yán)格機(jī)理模型的傳統(tǒng)優(yōu)化方法在實(shí)施方面變得越來越困難。 人工魚群算法是一種基于行為的人工智能思想的動物自治體模式，它具有對目標(biāo)函數(shù)、初始值和參數(shù)設(shè)定要求不高，具備并行處理能力和全局搜索能力等方面的特點(diǎn)。本文主要研究了人工魚群算法的改進(jìn)與應(yīng)用，并進(jìn)行了仿真研究。主要研究內(nèi)容如下： 對無約束函數(shù)優(yōu)化、約束函數(shù)優(yōu)化

2、和多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化，這三類連續(xù)函數(shù)優(yōu)化問題，采用人工魚群算法分別進(jìn)行了應(yīng)用研究。 通過對人工魚群算法的各參數(shù)特性分析，引入了分段尋優(yōu)、自適應(yīng)參數(shù)修正的方法，結(jié)合人工魚群算法本身的特點(diǎn)，形成了一種自適應(yīng)人工魚群算法。通過測試函數(shù)的驗(yàn)證表明該算法在求解非約束連續(xù)優(yōu)化問題中，具有收斂速度快，尋優(yōu)精度高的特點(diǎn)。 針對約束優(yōu)化問題，引入了半可行域的概念，提出競爭選擇的新規(guī)則，并改進(jìn)了基于競爭選擇和懲罰函數(shù)的進(jìn)化算法的適應(yīng)度函數(shù)；同時(shí)

3、設(shè)計(jì)了選擇算子對半可行域進(jìn)行操作，得到了一個(gè)利用AFSA求解約束優(yōu)化問題的新方法，通過若干非線性等式約束和不等式約束問題的驗(yàn)證表明該算法在求解此類問題中，具有較好的穩(wěn)定性和收斂精度。 在求解多目標(biāo)問題中，將ParetO最優(yōu)規(guī)則與人工魚群算法相結(jié)合，基于多維進(jìn)化思想，按給出的樣本序值定義對魚群中的樣本分別進(jìn)行存檔分離，給出了一種求解多目標(biāo)優(yōu)化問題的新的人工魚群存檔算法。數(shù)據(jù)試驗(yàn)表明，該算法能找到數(shù)量較多，分布較廣的Pareto最優(yōu)