改進人工魚群算法及其在物流選址優(yōu)化中的應用研究.pdf

1、人工魚群算法是一種基于動物行為的新型全局尋優(yōu)群智能優(yōu)化算法，其基本思想是對魚群覓食、追尾和聚群行為的模擬，通過人工魚之間的協(xié)作與競爭來實現(xiàn)全局尋優(yōu)。具有簡單易行、并行能力強、對初始值要求不高等特點，已成功應用于信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化、圖像處理、經(jīng)濟系統(tǒng)優(yōu)化、生物信息處理等眾多領域。但在算法后期，存在多樣性差、易陷入局部最優(yōu)、收斂速度變慢、搜索效率降低等不足。因此，本文在總結人工魚群算法及其應用現(xiàn)狀的基礎上，提出了新的改進算法，并將改進算

2、法應用于物流選址優(yōu)化問題中。
　　本文所做的主要工作如下：
　?。?）提出一種基于DNA計算的改進人工魚群算法。將DNA計算中的交叉與變異操作應用于基本人工魚群算法，以增加算法后期的魚群多樣性，從而使得人工魚能夠跳出局部極值點，向全局極值點逼近。理論上分析了改進算法的收斂性及時空復雜度，測試函數(shù)仿真驗證了算法的優(yōu)越性。并將新的改進算法應用于優(yōu)化配送中心選址問題，計算機仿真表明，基于DNA計算的改進人工魚群算法在解決配送中心選

3、址問題上更為有效，能夠找到費用更低的中心站址。
　?。?）提出一種基于細菌覓食的改進人工魚群算法。將人工魚群算法與細菌覓食算法相融合，利用細菌覓食算法中趨化操作具有局部拓展尋優(yōu)能力的優(yōu)勢，將趨化算子嵌入到人工魚群算法中，提高了算法后期局部搜索能力。分析了改進算法的收斂性及時空復雜度，測試函數(shù)驗證了算法有效性。同時應用于配送中心選址問題的優(yōu)化求解，仿真驗證了改進算法的優(yōu)化性能優(yōu)于基本人工魚群算法和遺傳算法。
　?。?）提出一種