人工魚群算法的分析及改進.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)格機理模型的傳統(tǒng)優(yōu)化方法在實施方面變得越來越困難. 人工魚群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)是由李曉磊等在2002年提出的，源于對魚群運動行為的研究，是一種新型的智能仿生優(yōu)化算法.它具有較強的魯棒性、優(yōu)良的分布式計算機制、易于和其他方法結(jié)合等優(yōu)點.目前對該算法的研究

2、、應(yīng)用已經(jīng)滲透到多個應(yīng)用領(lǐng)域，并由解決一維靜態(tài)優(yōu)化問題發(fā)展到解決多維動態(tài)組合優(yōu)化問題.人工魚群算法已經(jīng)成為交叉學(xué)科中一個非常活躍的前沿性研究課題. 本文的主要研究成果與貢獻如下： 1)簡要的回顧了智能仿生優(yōu)化算法理論產(chǎn)生的背景.總結(jié)了仿生算法的基本理論和特點，以及仿生優(yōu)化算法的共性與個性. 2)對于人工魚群算法進行了詳細(xì)的分析.人工魚群算法是一種新興的仿生學(xué)算法，在介紹了AFSA的基本原理、算法描述、算法參數(shù)和流

3、程的基礎(chǔ)上，又介紹了其應(yīng)用前景. 3)通過對六年來人工魚群改進算法的研究，提出了四種改進思路，并介紹了幾個典型的改進模型. 4)提出了引入免疫系統(tǒng)的免疫信息處理機制的兩種改進的人工魚群算法：IM-AFSA和IV-AFSA.IM-AFSA是一種基于免疫記憶和調(diào)節(jié)機制的免疫人工魚群算法；Ⅳ-AFSA是一種基于疫苗接種的免疫人工魚群算法.與基本人工魚群算法相比，IM-AFSA在提高避免陷入局部最優(yōu)和收斂速度方面有比較好的效果，