人工鱼群算法改进及其应用研究

摘要

优化问题是从实际应用中产生的，它不论在经济、军事还是高科技领域都有着重要的研究价值，因此进行这方面的研究就显得非常有必要。然而随着问题在复杂度和规模化等方面的提高，这些基于严格机理模型的传统优化算法在使用方面变得越来越困难。智能算法为解决优化问题提供了新的工具。
　　 人工鱼群算法是一种新型的群智能全局优化算法，它具有优良的分布式计算机制、较强的鲁棒性、易于和其他方法结合等优点。
　　 本文分析了基本人工鱼群算法(AFSA)存在的不足，并提出了改进措施。主要是通过引入高斯变异算子、差分进化算子、进化策略、混沌搜索、单纯形等对基本人工鱼群算法的觅食、聚群和追尾等主体行为进行改进，提出了自适应高斯变异人工鱼群算法(AGMAFSA)、混合变异算子人工鱼群算法(HMAFSA)、基于进化策略的人工鱼群算法(ES-AFSA)、基于混沌搜索的人工鱼群算法(CAFSA)、基于单纯形的双群人工鱼群算法(SMBGAFSA)等多个改进的算法，从给出的典型算例看，这些算法在一定程度上防止了算法早熟，提高了收敛的速度和精度。
　　 本文另一方面的工作，是针对整数规划问题、多元线性回归问题、函数近似求导求积分及聚类分析等一些具体的应用问题，设计出了相应的人工鱼群算法，从算例对照看，求解的效率和精度都有了明显的提高，拓展了求解这些问题的思路和方法。
　　 最后是结束语，对本文的总结和未来工作的展望。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1 引言

1.2 优化算法分类

1.3 智能优化算法的特点

1.4 智能优化算法的应用

1.5 本论文的主要研究内容

1.5.1 人工鱼群算法概述

1.5.2 本论文的主要研究内容及结构安排

2 人工鱼群算法原理

2.1 引言

2.2 人工鱼群算法介绍

2.2.1 行为描述

2.2.2 算法描述

3 自适应高斯变异人工鱼群算法

3.1 引言

3.2 高斯变异

3.3 自适应高斯变异人工鱼群算法

3.4 AGMAFSA性能分析

3.4.1 测试函数仿真

3.4.2 应用实例测试

3.4.3 理论分析

3.5 本章小结

4 混合变异算子人工鱼群算法

4.1 引言

4.2 差分进化算子和高斯变异算子

4.3 混合变异的AFSA(HMAFSA)

4.4 HMAFSA性能分析

4.5 本章小结

5 基于进化策略的人工鱼群算法

5.1 引言

5.2 进化策略

5.3 混合优化策略及算法

5.3.1 混合优化策略

5.3.2 混合优化算法(ES-AFSA)设计

5.4 ES-AFSA数值仿真

5.5 应用实例

5.6 本章小结

6 基于混沌搜索的人工鱼群算法

6.1 引言

6.2 混沌搜索

6.3 混沌人工鱼群优化算法(CAFSA)

6.4 仿真实验与算法性能分析

6.5 本章小结

7 基于单纯形法的双人工鱼群算法

7.1 引言

7.2 人工鱼群算法参数分析

7.3 单纯形法

7.4 基于单纯形的双群人工鱼群算法(SMBGAFSA)

7.5 SMBGAFSA函数仿真与分析

7.6 本章小结

8 整数规划问题的人工鱼群算法

8.1 引言

8.2 整数规划问题的人工鱼群算法(IPAFSA)

8.3 测试函数仿真实验

8.4 IPAFSA在下料问题中的应用

8.5 本章小结

9 人工鱼群算法的应用

9.1 人工鱼群算法在多元线性回归分析问题中的应用

9.1.1 引言

9.1.2 多元线性回归分析的数学模型

9.1.3 仿真实验及结果分析

9.1.4 本节小结

9.2 人工鱼群算法及其在近似求导中的应用

9.2.1 引言

9.2.2 改进的人工鱼群算法

9.2.3 基于改进的人工鱼群算法的近似求导算法

9.2.4 算例实验仿真

9.2.5 本节小结

9.3 基于人工鱼群算法的优化分割数值积分算法

9.3.1 引言

9.3.2 柯西变异人工鱼群算法(CMAFSA)

9.3.3 基于人工鱼群算法的优化分割数值积分算法

9.3.4 积分仿真实验与分析

9.3.5 本节小结

9.4 基于人工鱼群算法的混合聚类分析算法

9.4.1 引言

9.4.2 K-平均算法

9.4.3 基于人工鱼群算法的混合聚类分析算法

9.4.4 仿真实验与分析

9.4.5 本节小结

9.5 人工鱼群聚类分析算法

9.5.1 引言

9.5.2 基本原理

9.5.3 可视邻域

9.5.4 食物浓度差

9.5.5 人工鱼群聚类分析算法

9.5.6 算法分析

9.5.7 算例实验

9.5.8 本节小结

9.6 本章小结

10 全文的总结与展望

10.1 本文的总结

10.2 工作展望

参考文献

致谢

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