基于全局人工鱼群算法的函数优化

摘要

基本人工鱼群算法将基于鱼群行为的人工智能思想引入到解决函数优化的问题中,根据自然界中鱼类寻找食物的行为特点,推演出人工鱼的四种行为模型:随机行为、觅食行为、聚群行为、追尾行为。该算法具有对初值参数选择不敏感、鲁棒性强、简单易实现等优点。本文的全局人工鱼群算法是针对基本人工鱼群算法运算速度慢、求解精度低和容易陷入局部极值的缺陷而提出的。该算法在觅食、聚群、追尾行为中用历史全局最优人工鱼的位置和感知区域内较优位置的和向量代替感知区域内较优位置。这样不仅缩短了人工鱼向最优解移动的时间,也提高了求解最优值的精度和速度。仿真结果表明,该算法在函数优化方面的优化性能高于基本人工鱼群算法。