基于人工鱼群算法的列车运行调整方法研究

基于群体智能算法的物流调度系统与优化研究一、引言随着全球物流业务的迅猛发展，物流调度系统的效率以及运输成本的优化成为了推动物流行业发展的重要因素之一。

然而，在大规模复杂的物流网络中，传统的调度方法往往难以应对日益增加的运输需求和复杂的运输环境，因此，采用群体智能算法来优化物流调度系统已成为当前研究的热点之一。

二、物流调度系统的优化挑战1. 大规模复杂物流网络的优化物流网络通常由许多运输节点和客户节点组成，节点之间存在多条运输路径。

在优化物流调度系统时，需要考虑各个节点之间的运输成本、时间窗口等限制条件，以最小化运输成本并且满足运输需求。

2. 时变运输环境的调度问题物流调度系统需要面对时刻变化的运输环境，例如道路交通状况的变化、客户需求的改变等。

这些变化对实时调度系统提出了更高的要求，需要能够即时感知并做出调整。

三、群体智能算法在物流调度系统中的应用1. 遗传算法遗传算法是一种模拟进化的计算方法，通过模拟进化的过程来搜索最优解。

在物流调度系统中，遗传算法可以用于解决大规模复杂问题，通过不断地迭代搜索来寻找最优的调度方案。

2. 蚁群算法蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食过程而得到的一种优化算法。

在物流调度系统中，可以将货物视为蚂蚁，每只蚂蚁根据信息素的浓度选择路径，并在路径上释放信息素。

通过不断地迭代搜索，蚁群算法可以找到最优的调度路径。

3. 其他群体智能算法除了遗传算法和蚁群算法，还有许多其他群体智能算法可以应用在物流调度系统中，例如粒子群算法、人工鱼群算法等。

这些算法都基于群体智能的思想，通过模拟生物行为来搜索最优解。

四、基于群体智能算法的物流调度系统优化案例分析以某物流公司为例，该公司面临大规模复杂的物流网络，需要实现高效的调度与优化。

通过采用群体智能算法，可以实现物流调度系统的优化。

首先，将该物流网络建模成图结构，每个节点表示一个运输节点或客户节点，边表示节点间的运输路径。

然后，根据运输成本、时间窗口等限制条件，使用遗传算法进行调度系统的优化，寻找最优的调度方案。

人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法是近年来兴起的一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鱼群觅食行为。

该算法通过模拟鱼群的觅食行为，以求解复杂的优化问题。

随着计算机技术的发展，人工鱼群算法受到广泛关注，并在多个领域得到应用。

本文将介绍人工鱼群算法的基本原理、应用情况以及存在的问题。

一、人工鱼群算法的基本原理人工鱼群算法中，鱼被模拟成具有觅食行为的个体，每条鱼都有一定的感知范围和特定的行为规则。

在觅食过程中，鱼会根据周围环境的信息对个体与群体的行为进行调整。

个体的行为规则包括觅食、逃避、追逐和交配等行为。

觅食行为主要包括鱼群个体的聚集和分散。

在算法中，每条鱼可以表示为一个解，将每个解表示为一个向量，向量的每个元素表示解的一个变量。

算法根据目标函数的值来评估每条鱼的适应度。

同时，算法会根据适应度值和鱼群中的信息进行个体的移动和调整。

通过多次迭代，鱼群逐渐趋于最佳解。

二、人工鱼群算法的应用研究人工鱼群算法在各个领域的应用研究日趋广泛。

以下将介绍几个典型的应用案例：1.优化问题求解人工鱼群算法在数学优化问题中有着广泛的应用。

例如，对于线性规划问题，可以将每个变量看作一条鱼进行建模，通过人工鱼群算法进行求解。

此外，该算法还被应用于网络流优化、组合优化、约束优化等多个领域的问题求解中，取得了较好的效果。

2.图像处理人工鱼群算法在图像处理中具有较强的适用性。

例如，在图像分割中，人工鱼群算法可以通过调整参数来达到图像分割的最佳效果。

此外，该算法还能够用于图像去噪、图像压缩等多个图像处理任务中。

3.路径规划人工鱼群算法在路径规划问题中的应用也较为广泛。

例如，对于无人驾驶车辆的路径规划问题，可以将人工鱼群算法应用于规划车辆的最短路径，并考虑到实时交通状况进行调整。

此外，该算法还可用于无线传感器网络中的路径规划问题、机器人的运动路径规划等多个领域。

三、人工鱼群算法存在的问题虽然人工鱼群算法在诸多领域有着广泛的应用，但也存在一些问题亟需解决。

基于混合人工鱼群算法车辆拥堵调度方案郑根让【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2012(000)006【摘要】To improve the efficiency of traffic congestion effective scheduling, the paper propsed a congestion solving algorithm which combines priority heuristic algorithm with artificial fish swarm algorithm to solve the efficient vehicles scheduling problem. It used the mathematical models of foraging, clustering to complete the accurate positioning of optimal scheduling path. The experimental results show that the hybrid artificial fish swarm algorithm can rapidly and efficiently solve traffic congestion.%研究交通拥堵的有效调度问题,提高调度的效率.针对传统的车辆调度算法在进行车辆调度路径选择时,需要建立一定的预估性约束条件,一旦建立一个的约束条件受阻,会影响其它约束条件的生效,造成算法收敛速度慢、易陷于局部最优、车辆拥堵时调度效率较低的问题.为了解决上述问题,提出使用优先适合启发式算法与人工鱼群算法相结合的混合人工鱼群算法求解拥堵时车辆的高效调度问题,运用鱼群中的觅食、群聚等数学模型,解决约束冲突弊端,进行最优调度路径的准确定位仿真.实验结果表明,混合人工鱼群算法能快速有效的求解车辆拥堵问题,解决了最优调度路径的选择,为求解车辆高效调度提供了参考,具有广阔的应用前景.【总页数】4页(P328-331)【作者】郑根让【作者单位】中山职业技术学院计算机工程系,广东中山528404【正文语种】中文【中图分类】TP393.0【相关文献】1.基于人工鱼群算法的车辆平顺性优化分析 [J], 范政武;王铁;陈峙2.基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法 [J], 袁娜;史昕;赵祥模3.基于人工鱼群算法优化的车辆防滑PID神经网络控制研究 [J], 麦鹏4.基于混合人工鱼群算法的机器人路径规划研究 [J], 张军;于士坤5.基于改进的人工鱼群算法的车辆优化调度 [J], 覃磊;周康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进人工鱼群算法的柔性作业车间调度赵敏;殷欢;孙棣华;郑林江;何伟;袁川【摘要】An improved algorithm for solving flexible j ob shop scheduling was proposed based on the artificial fish swarm algorithm.In view of the blindness and low precision of the basic artificial fish swarm algorithm inits late stage search,the new algorithm presented some strategies like separating the step into the random moving step and target moving step,adopting flexible parameter setting, and infusing local traversal search in the late period of the algorithm based on the analyses of parameG ter influences of the algorithm,which enhanced the search ability and search precision of the modified algorithm.Finally,the effectiveness of the improved artificial fish swarm algorithm in solving flexible j ob shop scheduling problem was verified by the standard MK sample and comparison experiments.%提出了一种基于改进人工鱼群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法。

基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究人工鱼群算法是一种有关动物行为的算法，这种算法具有一定的智能性，是最近几年国内学者提出来的。

这种人工鱼群算法是从行为方面进行的主要研究，并对原来存在的问题进行解决。

关键词】人工鱼群算法优化方法群体智能众多实验能够证明，群体智能优化的相关算法在很多问题的解决上都发挥了至关重要的作用，也得到了十分广泛的应用。

1人工鱼群算法1.1鱼群及其算法的基本思想人工鱼群算法主要依据的是鱼群的行为启发，在2002年被提出的一种有关动物行为的比较优化的算法。

一般情况个范围之内，鱼群中的鱼会跟随群体中的其它成员起找到食物比较多的地方。

而通常情况下，一片水域范围内食物最多的地方往往会有最多的鱼群数目。

根据这个特点，使用人工制作的鱼对鱼群的各种行为进行模拟，进而完成直线寻优的目的。

1.2人工鱼模型有关人工鱼模型的算法使用的是基于animats 的模式，设计采用的顺序是从上到下的，因此先进行的步骤就是人工 鱼模型的建造。

通常情况下使用的是面向对象的技术方式， 并用会用C++语言的伪代码形式来加以说明。

人工鱼一般的 模型描述方式如下：Various ： float AF_swarm （）； //the behavior of swarm float AF_evaluate （）； //evaluate and select the behavior float AF_init （）； //to initialize the AFAritificial_fish （）； float AF_X[n] ；//AF 's position stepfloat AF_step ；//the distance that AF can moue for each float AF_visual ；//the visual diatance of AF float try_number ； //attempt time in the behavior of prey float AF_delta ；//the condition of jamming Functions ：float AF_foodconsistence （）； //the food consistence of AF ' s current positionfloat AF_move （）； //AF move to the next positionfloat AF_follow （）；//the behavior of follow float AF_prey （）；//the behavior of preyVirtual 〜Aritificial_fish ()；｝；通过上述模型的设置，会让人工鱼相关信息能被同伴收到，并能将人工鱼的一些行为规划到种群类型之中，会在鱼中间有所感知。

基于模拟人工鱼群算法的路径规划优化研究一、引言：路径规划是人工智能领域的重要研究方向之一，其在交通、物流等领域具有广泛的应用价值。

模拟人工鱼群算法是一种启发式优化算法，借鉴了鱼群觅食行为，能够有效地解决路径规划优化问题。

本文旨在探讨基于模拟人工鱼群算法的路径规划优化方法，以提高路径规划的效率和准确性。

二、模拟人工鱼群算法简介：模拟人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）是一种群体智能算法，模仿了鱼群的觅食行为。

算法通过模拟鱼群中的个体行为与个体间的交互关系，来搜索最优解。

其优势在于能够同时考虑全局和局部信息，具有较强的全局搜索能力和快速收敛性。

三、路径规划问题描述：路径规划问题常见于无人驾驶、机器人导航等领域。

给定起点和终点，路径规划的目标是找到一条最优路径，使得路径的长度最短或消耗最低。

然而，常规的路径规划算法在面对复杂环境和大规模问题时容易陷入局部最优解，因此需要利用模拟人工鱼群算法来提高路径规划的效果。

四、基于模拟人工鱼群算法的路径规划优化方法：1. 鱼群个体行为建模：模拟人工鱼群算法中，每条鱼代表一种解决方案，可以理解为一条路径。

鱼群个体的行为包括觅食、追逐和聚集等，这些行为在路径规划中可以映射为寻找路径、更新路径和交流信息等操作。

2. 适应度函数定义：为了评价路径规划的好坏，需要定义适应度函数。

适应度函数可以根据路径长度、路径的消耗等指标来评估路径规划的优劣，并将其作为算法的目标函数。

3. 模拟人工鱼群算法的迭代过程：a. 初始化鱼群的位置和速度等参数；b. 根据适应度函数评估每条路径的优劣，更新最优路径；c. 鱼群个体根据规定的行为进行路径搜索、更新和信息交流；d. 重复b和c步骤，直到满足终止条件。

五、实验与结果分析：为了验证基于模拟人工鱼群算法的路径规划优化方法的有效性，进行了一系列实验。

实验结果表明，与传统路径规划算法相比，基于模拟人工鱼群算法的方法能够更快地找到较优解，并具有更好的全局搜索能力。

基于人工鱼群算法的路径规划技术研究引言：随着科技的发展，机器人技术越来越成熟，机器人在生产、治疗、教育等领域已经有了广泛的应用。

路径规划是机器人技术中的一个重要问题，这涉及到机器人的行动能力和自主性。

为了改进机器人的路径规划技术，人工鱼群算法应运而生。

一、人工鱼群算法简介人工鱼群算法（AFSA）是一种基于群体智能的仿生算法，是模拟鱼群觅食的行为规律，抽象出来的一种算法。

AFSA模拟鱼在进行觅食时的行为，鱼的行动受到周围环境的影响，但同时又能感知到食物的存在，从而达到寻找食物的目的。

二、人工鱼群算法在路径规划中的应用路径规划是指在给定的起点和终点之间，找到一条合适的路径，其难点在于避开障碍物，同时保证得到的路径尽可能短。

而基于人工鱼群算法的路径规划技术则是将多个智能体（鱼）作为一个整体进行考虑，以群体的方式进行路径规划。

在人工鱼群算法中，智能体之间以某一规则进行交流和协作，不断调整路径规划过程中的行动，以达到最佳的路径规划效果。

在这个过程中，每个智能体都可以通过学习来适应新的环境，从而更好地完成任务。

三、人工鱼群算法路径规划技术的优势相对于其他路径规划算法，人工鱼群算法具有较大的优势。

首先，人工鱼群算法是一种启发式算法，它能够寻找所有可能的路径，并找到其中最优的一条。

其次，与其他优化算法相比，人工鱼群算法不用一个个地比较各种方案，而是通过协调智能体间的关系，让整个系统自动寻找最优路径。

同时，人工鱼群算法可以很好地解决路径规划过程中的局部最优问题，提高了路径规划的全局最优性。

最后，人工鱼群算法是一种分布式算法，因此具有较好的可扩展性。

四、结论基于人工鱼群算法的路径规划技术是机器人技术领域中的一项重要工作。

本文对人工鱼群算法的基本原理进行了介绍，并阐述了人工鱼群算法在路径规划中的应用，以及其所具有的优势。

在今后的机器人技术中，人工鱼群算法将起到更加重要的作用，不断推动机器人技术的发展。

《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言在现实世界的优化问题中，人工智能算法因其出色的寻优能力得到了广泛应用。

人工鱼群算法作为其中一种仿生优化算法，已在许多领域取得显著成果。

然而，单一算法的应用在处理复杂问题时可能存在局限性。

本文旨在探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并探讨其在实际应用中的效果。

二、人工鱼群算法概述人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为、进行全局寻优的智能算法。

该算法以人工鱼作为基本单位，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等行为，在解空间中搜索最优解。

人工鱼群算法具有并行性、鲁棒性等优点，在函数优化、路径规划等领域得到广泛应用。

三、多算法融合的改进人工鱼群算法为了进一步提高人工鱼群算法的寻优能力和适应性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法将多种优化算法与人工鱼群算法相结合，通过相互补充和协同作用，提高算法的全局寻优能力和局部搜索能力。

1. 融合差分进化算法差分进化算法是一种基于差分向量的优化算法，具有较强的全局寻优能力。

将差分进化算法与人工鱼群算法相结合，可以扩大搜索范围，提高全局寻优能力。

在改进的人工鱼群算法中，引入差分进化算法的变异操作，对人工鱼的位置进行随机扰动，以增强全局搜索能力。

2. 融合粒子群优化算法粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，通过粒子间的协作与竞争实现寻优。

将粒子群优化算法与人工鱼群算法相结合，可以增强局部搜索能力和收敛速度。

在改进的人工鱼群算法中，引入粒子群优化算法的粒子更新机制，对人工鱼的状态进行更新，以加快收敛速度。

四、应用分析本文将改进的人工鱼群算法应用于两个典型领域：函数优化和路径规划。

通过与经典算法进行比较，验证了改进人工鱼群算法的有效性和优越性。

1. 函数优化应用在函数优化问题中，改进的人工鱼群算法能够快速找到全局最优解，且具有较好的鲁棒性。

与经典的人工鱼群算法相比，改进算法在寻优速度和精度方面均有明显提升。

2. 路径规划应用在路径规划问题中，改进的人工鱼群算法能够根据环境信息自主规划出最优路径。

人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究共3篇人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究1随着人工智能技术的发展，越来越多的优化算法被应用到不同的领域。

其中，人工鱼群智能优化算法因其有效性和简单性而备受关注。

然而，该算法在实际应用中还存在一些问题，需要进一步的改进和研究。

本文旨在探讨人工鱼群智能优化算法的改进及其在各个领域的应用研究。

首先，介绍人工鱼群智能优化算法的基本原理。

人工鱼群智能优化算法是一种基于自然界智慧的优化算法，其核心思想是模拟鱼类在觅食过程中的行为。

该算法由两个部分组成，分别是鱼群的行为部分和个体鱼的行动规则。

鱼群行为部分包括探索和捕食两个过程，个体鱼的行动规则则包括寻找食物、评价食物和调整速度三个步骤。

通过模拟鱼类群集行为，算法能够找到最优解。

然而，人工鱼群智能优化算法在实际应用中还存在一些问题。

首先，算法的收敛速度较慢。

这是由于每只鱼在行动时只能感知到其周围较小的区域，容易陷入局部最优解。

其次，算法的精度不够高，有可能导致搜索结果偏差较大。

此外，如果搜索空间比较大，算法容易陷入搜索停滞。

因此，针对上述问题，需要对人工鱼群智能优化算法进行改进。

其中，最常见的改进方式是引入自适应与动态的参数，并结合启发式算法进行搜索。

自适应参数指的是根据搜索过程中的错误次数和搜索次数对参数进行调整，从而增加算法逃离局部最优解的能力。

动态参数指的是随着搜索过程的不断推进而不断变化，从而增加搜索的广度和随机性。

启发式算法指的是利用问题本身的特点，为算法提供辅助信息，从而增强算法的搜索和优化能力。

这些改进措施能够有效地提高算法的效率和精度，使其更加适用于实际应用。

随着人工智能技术的发展，人工鱼群智能优化算法已经广泛应用于各个领域。

例如，在机器学习中，该算法能够优化深度神经网络的结构和参数，提高模型的性能。

在物联网中，该算法能够优化传感器网络的布局，提高信息传输的效率。

在工业制造中，该算法能够优化生产线的调度和资源分配，提高生产效率。

一种基于改进人工鱼群的云计算任务调度算法
孙鉴;吴隹伟;刘陈伟;武涛
【期刊名称】《南京师大学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(47)1
【摘要】为提高云计算任务调度的效率,减少系统执行任务的最大完工时间以及成本,本文提出一种改进的人工鱼群任务调度算法(improved artificial fish swarm algorithm,IAFSA).首先,将反向学习策略应用于种群初始化和鱼群的行为选择中,以提高改进人工鱼群算法在迭代中的收敛速度和种群多样性.其次,将自适应全局-局部记忆机制引入到标准AFSA算法的觅食行为中,以进一步提高勘探能力.最后,增加了基于平均适应度的行为选择机制,以提供更合理的行为选择,减少算法的复杂性.通过使用CloudSim平台进行实验验证,分别测试在不同任务规模下IAFSA的算法效能.实验结果表明,改进人工鱼群算法在降低系统任务最大完工时间和成本上均表现出了显著的优势.
【总页数】12页(P91-102)
【作者】孙鉴;吴隹伟;刘陈伟;武涛
【作者单位】北方民族大学计算机科学与工程学院;北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.人工鱼群优化在云计算环境中任务调度算法
2.基于混沌人工蜂群的云计算任务调度算法
3.基于改进的群居蜘蛛优化云计算任务调度算法
4.一种云计算环境下的改进任务调度算法
5.国有企业公司治理视角下投资问题的优化措施
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《基于多算法融合的改进人工鱼群算法及其应用》一、引言随着人工智能和计算机技术的快速发展，许多算法在优化问题中发挥着越来越重要的作用。

其中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）因其独特的搜索策略和简单性在多个领域得到了广泛的应用。

然而，由于传统的人工鱼群算法在处理复杂问题时存在局限性，如收敛速度慢、易陷入局部最优等，使得研究者开始寻找多种方法来改进算法性能。

本文将详细探讨基于多算法融合的改进人工鱼群算法，并讨论其在实际问题中的应用。

二、背景知识（一）人工鱼群算法简介人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群觅食行为的仿生算法，它通过模拟鱼群的游动、聚群、追尾等行为来寻找问题的最优解。

该算法具有并行性、鲁棒性等特点，在优化问题中具有广泛的应用。

（二）多算法融合思想多算法融合是将不同算法的优点结合起来，以解决单一算法无法有效解决的问题。

通过融合不同算法的优点，可以弥补单一算法的不足，提高算法的搜索能力和求解效率。

三、基于多算法融合的改进人工鱼群算法（一）算法改进思路为了克服传统人工鱼群算法的局限性，本文提出了一种基于多算法融合的改进人工鱼群算法。

该算法结合了其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）的优点，通过融合多种搜索策略来提高搜索速度和全局寻优能力。

（二）具体实现步骤1. 初始化：设置人工鱼群的数量、视野范围、步长等参数。

2. 初始化鱼群状态：将鱼群随机分布在搜索空间中。

3. 局部搜索：采用人工鱼群算法的局部搜索策略进行寻优。

4. 全局搜索：结合其他优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）进行全局搜索。

5. 信息共享：通过信息素等机制实现鱼群间的信息共享和协同。

6. 更新状态：根据适应度函数和搜索策略更新鱼群的状态。

7. 终止条件：达到最大迭代次数或满足其他终止条件时停止搜索。

四、应用实例（一）函数优化问题本文将改进后的人工鱼群算法应用于函数优化问题中，通过与其他优化算法进行比较，验证了其优越性和有效性。