人工魚群算法的改進

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1、$人工魚群算法組員：主講人：AFSA的特點只需要比較目標函數(shù)值，對目標函數(shù)的性質(zhì)要求不高；對初值的要求不高，初值隨機產(chǎn)生或設(shè)定為固定值均可以；對參數(shù)設(shè)定的要求不高，有較大的容許范圍；具備并行處理的能力，尋優(yōu)速度較快；具備全局尋優(yōu)的能力，能夠快速跳出局部極值點。AFSA的不足之處容易收斂于局部最優(yōu)解精度不夠高保持探索與開發(fā)平衡的能力較差算法運行后期搜索的盲目性較大算法后期收斂速度慢，易陷入局部最優(yōu)改進思路一、基于算法參數(shù)的改進二、基于魚群行為的改進三、高階行為模式四、混合優(yōu)化算法一、基于算法參數(shù)的改進算法參數(shù)：1.視野visual2.步長

2、step3.人工魚總數(shù)N4.嘗試次數(shù)trynumber5.擁擠度因子1、基于視野的改進:在人工魚群算法的初始階段，每條人工魚以一個大的視野尋找解，這樣能擴大尋優(yōu)的范圍。隨著算法的運行，魚群的視野范圍將適當?shù)臏p小以加快收斂的速度。改變視野的變化函數(shù)定義為：其中α是衰減因子，且α∈(0,1)。這里必須解釋的一點是魚群視野在聚群行為和追尾行為中仍然保持不變，僅在覓食行為中變換。2.基于步長的改進2.1WangCuiru等提出的改進方法的基本思路就是將人工魚群算法的實際步長改為參數(shù)定義域內(nèi)的隨機數(shù)，以保證更好的全局搜索能力。2.2王西鄧等提出了

3、兩種對步長進行改進的魚群算法：一種是移動步長縮減策略，另一種是移動步長動態(tài)調(diào)整策略。2.3王宗利等提出的利用評價函數(shù)的步長改進算法。2.2.1移動步長縮減策略算法在完成一次魚群演化后，根據(jù)函數(shù)最優(yōu)適應值的變化情況更新最適應值保持次數(shù)keepTimes0最優(yōu)適應值已更新KeepTimes=Keeptimes+1最優(yōu)適應值不變根據(jù)最優(yōu)適應值保持次數(shù)對人工魚的移動步長進行更新:M_stepkeepTimes>1且m_step>M_step=M_step其他其中為步長縮減因子，T為給定的常數(shù)，:為給定的移動步長最小值。2.2.2移動步長動態(tài)調(diào)整

4、策略為了保證迭代能夠到達最大值，必須要求移動步長大于0。因此有:其中為一個預定義的小的正數(shù)算法在完成一次魚群演化后，根據(jù)函數(shù)最優(yōu)適應值的變化情況更新最優(yōu)適應值的更新次數(shù)changeTimes，changeTimes+0最優(yōu)適應值未更新ChangeTimes=ChangeTimes+1最優(yōu)適應值已更新2.2.2移動步長動態(tài)調(diào)整策略每經(jīng)過n次魚群演化，根據(jù)最優(yōu)適應值在最近10n次迭代中的更新次數(shù)對人工魚的移動步長進行更新:其中，為步長縮減因子，取0.85；為給定的移動步長最小值。并將changeTimes恢復為0:ChangeTimes0進

5、行下一次移動步長的自動調(diào)整準備。2.3基于評價函數(shù)的步長改進算法設(shè)當前人工魚狀態(tài)Xi,在可視范圍內(nèi)隨機選擇一個狀態(tài)Xj,如果食物濃度Yj>>Yi,即Xj處的食物濃度較Xi大很多,可以認為Xj處的營養(yǎng)物質(zhì)較為豐富,Xi應該向Xj移動一大步?；救斯~群算法中,移動步長隨機而定,在改進的人工魚群算法中,評價函數(shù)：(其中Ymax為初始狀態(tài)適應值函數(shù)的最大值,Ymin為初始狀態(tài)適應值函數(shù)的最小值)狀態(tài)Xi與狀態(tài)Xj處的食物濃度之差為&Yij=Yj-Yi,如果&Yij>&Y,則向Xj方向移動3step的距離。如果&Yij<&Y,則向Xj方向移動一

6、步。3.基于視野和步長的改進取決于人工魚當前所在的狀態(tài)和視野中視點感知的狀態(tài)的自適應步長的改進策略：對于人工魚的當前狀態(tài)和所探索的下一個狀態(tài)其表示如下：4.基于步長和擁擠度因子的改進對步長和擁擠度因子進行適時的自行調(diào)整，以達到提高收斂精度的目的。在該算法中，運用最優(yōu)適應值變化率K和變化方差σ作為是否進行參數(shù)變化的衡量標準。定義如下：4.基于步長和擁擠度因子的改進根據(jù)以上兩個判別準則，對步長和擁擠度因子作調(diào)整，表達式如下：其中f(Step)表示按一定規(guī)則對步長進行調(diào)整；f(δ)表示對擁擠度因子作相應調(diào)整；θ，φ表示評價系數(shù)，根據(jù)具體問題給

7、出不同的值，用來控制變步長的速度和迭代的進程。5.引入新參數(shù)（改變參數(shù)）自適應人工魚群算法：視步系數(shù)=步長/視野基本思想是：1）每次迭代后，人工魚都將自身的位置信息及食物濃度寫入并更新公告板。2）人工魚根據(jù)魚群的狀態(tài)智能地獲取視野visual。3）確定一個視步系數(shù)a（0

8、）AAFSA1:基于平均距離的自適應人工魚群算法即每次迭代前，每條人工魚都要對其他人工魚到自身的距離進行測算，并計算出平均值，把它作為自身的視野visual。2）AAFSA2:基于最優(yōu)人工魚的自適應人工魚群