计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
9期
267-270
,共4页
侯剑%刘方爱%冷严%王岑竹
侯劍%劉方愛%冷嚴%王岑竹
후검%류방애%랭엄%왕잠죽
人工鱼群算法%协同优化%分类鱼群%邻居影响因素
人工魚群算法%協同優化%分類魚群%鄰居影響因素
인공어군산법%협동우화%분류어군%린거영향인소
Artificial fish swarm algorithm%Collaborative optimization%Classified fish swarm%Neighbor factors
针对在经典人工鱼群算法中收敛速度过慢和寻优精度不够的问题,提出了一种人工鱼群协同优化算法,提出将鱼群进行分类的思想,为不同类型的人工鱼群设置不同的进化参数和行为选择优先级,并针对各类鱼群定义了活跃因子,使用上述因素控制各类鱼群的寻优活动,进行协调工作.另外,在算法中引入邻居影响因素,在人工鱼个体每次执行相关行为后,选择下一个状态前,使用附近的其它人工鱼个体进行参数调整,以实现整个群体加速优化的目标.仿真通过采集不同迭代次数后的全局最优值与经典鱼群算法比较,证明了改进算法相对于经典人工鱼群算法在收敛速度和寻优精度方向能得到有效的提高.
針對在經典人工魚群算法中收斂速度過慢和尋優精度不夠的問題,提齣瞭一種人工魚群協同優化算法,提齣將魚群進行分類的思想,為不同類型的人工魚群設置不同的進化參數和行為選擇優先級,併針對各類魚群定義瞭活躍因子,使用上述因素控製各類魚群的尋優活動,進行協調工作.另外,在算法中引入鄰居影響因素,在人工魚箇體每次執行相關行為後,選擇下一箇狀態前,使用附近的其它人工魚箇體進行參數調整,以實現整箇群體加速優化的目標.倣真通過採集不同迭代次數後的全跼最優值與經典魚群算法比較,證明瞭改進算法相對于經典人工魚群算法在收斂速度和尋優精度方嚮能得到有效的提高.
침대재경전인공어군산법중수렴속도과만화심우정도불구적문제,제출료일충인공어군협동우화산법,제출장어군진행분류적사상,위불동류형적인공어군설치불동적진화삼수화행위선택우선급,병침대각류어군정의료활약인자,사용상술인소공제각류어군적심우활동,진행협조공작.령외,재산법중인입린거영향인소,재인공어개체매차집행상관행위후,선택하일개상태전,사용부근적기타인공어개체진행삼수조정,이실현정개군체가속우화적목표.방진통과채집불동질대차수후적전국최우치여경전어군산법비교,증명료개진산법상대우경전인공어군산법재수렴속도화심우정도방향능득도유효적제고.
