基于變異算子人工魚群混合算法

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1、萬方數(shù)據(jù)Compu把rEn#neenngandApplications計算機工程與應(yīng)用基于變異算子的人工魚群混合算法黃華娟,周永權(quán)HUANGHua-juan,ZHOUYong-quan廣西民族大學數(shù)學與計算機科學學院,南寧530006CollegeofMath.a(chǎn)ndComputerScience,GuangxiUniversityforNationalities,Nanning530006,ChinaE—mail:yongquanzhou@126.comHUANGHua-jBall·ZHOUY

2、ong-quan.Hybridartificialfishswarlnalgorithmbasedonmutationoperator.ComputerEngineeringandApplications.2009.45(33):28-30.Abstract:AHybridArtificialFishSwarmAlgorithm(HAFSA)isproposed,wheretheHooke-Jeevespatternsearchiscombined塒t}lAFSAtospeedupthe10ca

3、lsearch,alsomutationoperatorisembeddedtoavoidthecommondefectofprematureconver-gence.Sothehybridalgorithmiscapableofimprovingthelocalsearchabilityofthealgorithm.818wellasreducingthecomputa-tionalburden.Theexperimentalresultsthroughtestingbyfunctionsan

4、dpracticalproblemsshowthatthehybridalgorithmisem—eientandeffective.Keywords:artificialfishschoolalgorithm;Hooke-Jeevesmethod;hybridalgorithm;mutation摘要:把Hooke—Jeeves模式搜索方法作為人工魚群算法的一個局部搜索算子,嵌入到帶變異算子的人工魚群算法中,提出一種基于變異算子的人工魚群混合算法。其中,Hooke—Jeeves的強局部搜索能力提

5、高了人工魚群混合算法的局部收斂速度,變異算子的引入增加了群體的多樣性,避免人工魚群混合算法陷入局部最優(yōu)。通過基準函數(shù)和實例測試驗證,表明了該算法是高效可行的。關(guān)鍵詞:人工魚群算法;Hooke-Jeeves方法;混合算法;變異DOhl0.3778/j.issn.1002—8331.2009.33.010文章編g-:1002—8331(2009)33—0028—03文獻標識碼:A中圖分類號:TPl81引言1999年華人女學者涂曉嬡博士將人工生命的方法引入到計算機動畫的創(chuàng)作中,利用動物形態(tài)、習性和行為

6、模型成功地創(chuàng)作了“人工魚”,用計算機動畫實現(xiàn)了“人工動物”共有的基本特征——生物力學、運動、感知和行為,被學術(shù)界稱為“xi—aoyuan’Fish”川。在2002年,我國學者李曉甜4等人提出了~類仿生型優(yōu)化算法,即人工魚群算法(ArtificialFishSchoolA1一gorithm,AFSA),AFSA主要運用了魚的覓食、聚群和追尾行為,從構(gòu)造單條魚的底層行為做起,通過魚群中各個體的局部尋優(yōu)從而達到群體全局尋優(yōu)的目的。人工魚群算法具有良好的求取全局極值的能力,并具有對初值、參數(shù)選擇不敏感、

7、魯棒性強、簡單、易實現(xiàn)等優(yōu)點,已經(jīng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、參數(shù)估汁、辨識方法等諸多方面得到了應(yīng)用M。但隨著人工魚群算法應(yīng)用的不斷拓廣,人們發(fā)現(xiàn)AFSA雖具有很好的全局搜索能力,但局部尋優(yōu)能力較差,收斂速度較慢,而且搜索結(jié)果僅獲得滿意解域而不是精確解。另一方面,Hooke-Jeeves算法作為一種傳統(tǒng)的優(yōu)化算法,具有很強的局部搜索能力,但全局收斂能力較差,且優(yōu)化結(jié)果依賴于初值的選取。分析了AFSA和Hooke-Jeeves算法各自的優(yōu)缺點,可以沒想,如果把這兩種算法有機結(jié)合起來,取長補短,用Hook

8、e—Jeeves算法提高AFSA的局部收斂能力,而用AFSA確保Hooke-Jeeves算法的全局收斂性,那么得出的新算法將是具有收斂速度較快,求解精度較高的全局優(yōu)化算法。正是基于這種思想,該文把Hooke—Jeeves模式搜索方法作為人工魚算法的一個局部搜索算子,嵌入到人工魚群算法中,構(gòu)成一種人工魚群混合算法。但是,全局算法和局部算法相混合在提高局部收斂速度的同時,也加劇了陷入局部最優(yōu)的可能性,因此,把變異操作加入到混合算法中,增加種群的多樣性,在一定程度上避免算法陷入局部最優(yōu)。綜上所述,針對

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