多子群并行人工鱼群算法的改进研究

摘要

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法.传统人工鱼群算法优化精度低、运行时间长,不能有效地应用于实时计算和大规模数据处理.针对以上问题,提出一种采用多子群并行计算、动态调整视野和步长、引入全局鱼群优化信息(群体最优人工鱼位置和最优子群中心位置)的改进算法(MSSP_AFSA算法).试验结果表明,改进算法的寻优效率和准确度更高,在大规模数据计算寻优的情况下,执行时间更短,具有很高的推广应用价值.