資源描述：
《人工魚群算法研究綜述-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、0KEXUEZIXUN科學咨詢?nèi)鬥／n．三6Yk執(zhí)行覓食行為。追尾行為提高了算法的收斂速人工魚群算法研究綜述度。福建工程學院數(shù)理學院(4)隨機游走魚為了在更大范圍內(nèi)找尋食物或同伴，會在水中隨機游來游去。人工魚定義該行為為隨機行為，就福建工程學院數(shù)據(jù)分析研究中心林江宏是在人工魚視野范圍中隨機選擇一個狀態(tài)，然后向該方向移摘要：人工魚群算法提出以來，獲得了廣泛的研究和應動(公式1-3)。人工魚的隨機行為，增加了算法搜索的區(qū)用。本文在簡述基本人工魚群算法的原理后，分析了算法存在域。的不足，綜述了改進算法和與其它算法融合的相關研究工作，歸在不同的條
2、件下人工魚的四種行為相互轉(zhuǎn)換，通過對四納了人工魚群算法在多個領域的應用及其今后的研究方向。關鍵字：人工魚群算法算法改進并行綜述種行為的適用度值，取最優(yōu)的結果，作為人工魚下一步迭代的位置。算法終止條件可以設定為迭代次數(shù)、聚群的人工魚數(shù)目達到某個閾值或是多次迭代后均方差小于某個誤差。李曉磊博士對魚群的行為特點進行研究，在2002年提出了人工魚群算法(ArtificialFishSwarmAlgorithm，2．人工魚群算法的改進AFSA)[1]。人工魚群算法是一種新型的群體智能優(yōu)化算2．1行為的增加和參數(shù)優(yōu)化法，它通過模擬魚類的覓食、聚群、追
3、尾、隨機游走等行李曉磊等[3]引入了生存機制和競爭機制改進算法，提為，通過每只人工魚的局部尋優(yōu)實現(xiàn)魚群的全局尋優(yōu)，其具高了算法的收斂速度和搜索效率。ChengYM等[4]引入了吞有全局收斂性好，收斂速度快、對于初始值不敏感以及對目食行為，將適應度小于閾值的人工魚淘汰，并隨機生成新的標函數(shù)要求不高等諸多優(yōu)點。在提出后的十多年時間中，人人工魚，提高了算法跳出局部極值的能力。工魚群算法得到了廣泛的研究，并應用于解決實際工程優(yōu)化基本人工魚群算法采用固定的視野和步長，存在尋優(yōu)精問題，成為群體智能算法中的一個經(jīng)典算法。度不高，后期收斂速度慢等缺陷，劉
4、彥君等[5]提出了多種1．人工魚群算法的基本原理自適應視野和步長的人工魚群算法克服這一缺陷。2．2與其它算法的融合人工魚定義了以下四種基本行為[1，2]。(1)覓食行為人工魚趨向于食物的一種行為，人工混合人工魚群算法將人工魚群算法結合其它算法的優(yōu)魚通過視覺來感知周圍食物，進而選擇覓食方向。設人工點以提高算法的總體性能。劉白等[6]提出了混合遺傳算法魚當前位置為，在其可感知的范圍內(nèi)隨機選擇一個位置x和人工魚群算法，當人工魚群的適應度連續(xù)變化小于某閾值xx+Visual·RandO(公式卜1)式中，Visual是人工魚的時，采用遺傳算法的交叉
5、、變異操作，改變?nèi)斯~的位置，視覺范圍，Rand0是在(0，1)區(qū)間的均勻分布數(shù)，在求極大使人工魚有機會跳出局部極值。劉凌子等[7]提出將人工魚群算法嵌入文化算法框架，增加了人工魚群的種群多樣性，值問題中適應度Y(Y(或是求極小值YY，本文以極大值問題論述)，則人工魚k在第t+l步迭代位置Xki+l為第t步位置提高了算法的收斂速度和求解精度。ZhuKc等[8]提出小生Xkt向x方向移動：境人工魚群算法實現(xiàn)求解多目標優(yōu)化問題。另外還有大量文^：一z·‘+‘rI———_二——————‘●u耐‘oI，一l‘(公式獻是關于人工魚群算法融合蟻群、粒
6、子群[9]、模擬退火、1—2)混沌優(yōu)化、量子等理論的}昆合算法，并都取得了一定的改進效果。其中Step是移動步長。2．3并行人工魚群算法若求極大值問題中YY(或是求極小值YY)，則重新選擇可能的覓食位置，反復嘗試N次后，若仍然不能滿足人工魚群算法的收斂速度正比于人工魚的數(shù)量，人工魚條件，則在視野范圍內(nèi)隨機選擇一個位置，做為下一步迭代越多收斂速度也越快，精度越高，跳出局部極值的能力也越的位置Xk11=+Visual·RandO(公式1—3)強，但也加大了計算量，程序運行時間變長。通過并行化方人工魚的覓食行為是算法收斂的基礎。法可以有效地解決
7、這一問題。胡一帆等[1o]在GPU+CPU異構(2)聚群行為人工魚盡量向其它伙伴魚群中心移動的并行環(huán)境上，采用CUDA開發(fā)實現(xiàn)了并行人工魚群算法，將每只人工魚映射為一個CUDA線程，在GPU上并行執(zhí)行，在保證行為，但要避免過分擁擠。設人工魚k當前位置為X，視野與串行人工魚群算法相同的優(yōu)化性能的同時，獲得了3o倍的范圍內(nèi)的伙伴數(shù)目為n，伙伴的中心位置為X。若Yc／n>6Y(6是擁擠度因子)，即伙伴的中心位置食物較多，又不太加速比。擁擠，則向伙伴中心位置方向移動3．人工魚群算法的應用1，一l，f．x7=墨+盈=R冊do(公式1_4)人工魚群算
8、法在組合優(yōu)化問題的求解(如0—1背包問題，TSP問題，車間作業(yè)調(diào)度問題)[11]、神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練優(yōu)化[12]、數(shù)據(jù)聚類(如K一均值聚類和模糊C一均值聚類)否則執(zhí)行覓食行為。[13]、圖像處理(
