基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究

基于单纯形的改进全局人工鱼群优化算法彭培真;俞毅;王兆嘉;蒋珉【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2015(25)8【摘要】文中主要研究人工鱼群算法( AFSA)的优化问题。

针对全局人工鱼群算法后期收敛速度慢、寻优精度低等缺点，在全局人工鱼群算法(GAFSA)的基础上，提出了一种改进的人工鱼群算法(MS GAFSA)。

该算法通过将全局人工鱼群算法与改进单纯形法相结合，以改善算法的收敛速度和寻优精度。

MS GAFSA首先以GAFSA进行迭代，利用GAFSA前期快速收敛及跳出局部最优值的优点收敛至全局最优点附近，此时以所在点为起点构造单纯形，并切换到改进单纯形法继续优化，通过反射、扩张、收缩和紧缩将单纯形翻滚、变形，快速收敛并趋近最优点，直至满足一定的精度条件停止，取此时单纯形上最优顶点值为目标函数最优值。

通过对一系列benchmark测试函数的计算和比较，证明了该方法确实在寻优精度、收敛速度方面均有提升。

%In order to overcome the drawbacks of Global Artificial Fish Swarm Algorithm ( GAFSA) ,such as slow convergence andlow precision optimization,a modified GAFSA ( MS GAFSA) is proposed,in which the modified simplex method is adopted to improve con-vergence precision and convergence rate. For GAFSA has a faster convergence in optimization of the early and the ability to recognize the local optimum value,a simplex is constructed based on the minimum given by GAFSA when the convergence turned to the stable point. Make the simplex move and roll by reflection,expansion and contraction. Compared the values ofthe simplex’ s vertexes,constructing a new simplex by the trend of function,and repeating the process till the result is accurate enough. The computational results on benchmark functions show that MS GAFSA achieves higher performance,including convergence precision and convergence rate.【总页数】5页(P75-79)【作者】彭培真;俞毅;王兆嘉;蒋珉【作者单位】东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，江苏南京 210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，江苏南京 210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，江苏南京 210096;东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，江苏南京 210096【正文语种】中文【中图分类】TP202+.7【相关文献】1.基于改进全局人工鱼群算法的VRPSPDTW研究 [J], 黄务兰;张涛2.基于单纯形法的改进型人工鱼群算法 [J], 张红霞;罗毅;师瑞峰3.一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法 [J], 刘凌子;周永权4.基于单纯形梯度的多起点全局优化算法 [J], 刘二涛;刘红卫;刘泽显5.基于改进人工鱼群优化算法的超声信号稀疏分解 [J], 齐爱玲;马宏伟;刘涛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

基于人工鱼群算法的图像配准的研究与实现的开题报告一、研究背景图像配准是图像处理中的一个重要环节，它主要对不同视角拍摄的图像进行精确对位，以达到重建、合成等目的。

在实际应用中，图像配准涉及到图像模型、算法选择、精度要求等问题，且复杂度高、计算量大。

人工鱼群算法是一种模拟自然界鱼群觅食行为的算法，其优点在于全局寻优能力强、计算速度快、适应性强，已在多个领域得到广泛应用。

基于此，本研究将人工鱼群算法应用于图像配准领域，探索其在该领域中的适用性和优越性。

二、研究目的本研究的主要目的是基于人工鱼群算法实现图像配准，具体研究内容包括：1.分析图像配准中存在的问题及其重要性；2.介绍人工鱼群算法基本原理和相关应用；3.设计并实现基于人工鱼群算法的图像配准方法；4.进行实验验证并对其算法效率和稳定性进行评估。

三、研究内容1.图像配准中存在的问题及其重要性（1）图像配准是实现数字图像复现、增强、融合等应用的前提条件；（2）图像配准应用范围广泛，如医学影像、无人机成像、天文学等。

（3）图像配准存在的问题包括图像失真、几何形变等，需要通过算法实现精确对齐。

2.人工鱼群算法基本原理和相关应用（1）人工鱼群算法的基础是对鱼群觅食行为的模拟，包括游动、觅食和逃避等行为。

（2）人工鱼群算法的应用范围广泛，如优化问题求解、机器学习等。

3.设计并实现基于人工鱼群算法的图像配准方法（1）使用人工鱼群算法实现图像相似度度量优化，提高算法精度。

（2）结合灰度共生矩阵、互信息等方法实现图像特征提取。

（3）采用灰度变换等方法实现图像配准。

4.实验验证并对其算法效率和稳定性进行评估（1）使用Matlab或Python等工具进行实验验证。

（2）通过评估算法效率和稳定性等指标，验证其在图像配准中的优越性。

四、研究意义本研究的意义在于：1.探索基于人工鱼群算法的图像配准方法，提高图像配准的精度和速度。

2.为医学影像、无人机成像、天文学等领域的图像配准提供理论和实践支持。

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。

基于群智能的最优化算法研究一、引言在现实生活中，问题的解决往往需要寻找最优解。

然而，对于复杂的问题，人类无法直接找出最优解，这时候就需要借助计算机来求解。

在计算机中，最优化问题的求解是一个重要的研究方向。

目前，基于群智能（Swarm Intelligence，SI）的最优化算法成为了最热门的研究方向之一。

SI算法主要受自然界中群体行为的启发，利用集合智能来求解优化问题，得到了广泛的应用。

二、SI算法的概述SI算法是一类优化算法，主要来源于社会生物的智能行为，并利用群体智能来求解问题。

其思想是通过大量的“个体”，通过自身的个体行为来达到搜索最优解的目的。

其中，代表性的算法包括粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）、人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）等。

PSO算法是一种全局优化算法，灵感来自于鸟群捕食的行为。

PSO通过模拟鸟群中成群飞行时寻找食物的过程进行求解。

算法中每一个“粒子”在解空间中搜索并跟踪最优解，并沿翔鸟种群内部搜索和信息传递的方式进行迭代；ACO算法则主要受到蚂蚁子弹的影响。

其基本思想是将搜索问题转化为一个蚁类寻找食物，并通过信息素的传递来找到最短路径的问题；AFSA算法则是模拟了鱼群觅食的行为，并通过对产生和传递信息的个体进行了实时模拟和调整，来实现全局最优解的搜索。

三、PSO算法的应用举例PSO算法是“群智能”算法中的有名算法，其应用广泛。

我们可以将PSO算法应用于深度学习领域。

随着深度学习在各行各业的应用越来越广泛，深度神经网络的设计也变得越来越大而复杂。

为了使得神经网络在计算机中运行时效率得到保障，需要利用智能算法来优化网络结构和参数。

在深度学习中，由于神经网络中涉及的层数、节点数等变量数量庞大，无法用传统的优化方法求解最优解。

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。

德州律师人工鱼群算法是根据鱼在水中寻找食物的行为演化而来。

我们知道，在鱼塘里对着某一区域撒下食物，不一会儿就会有大量的鱼儿集中过来，鱼儿在水中一般有觅食，聚群，追尾三种行为，以下是这些行为的描述：(1)觅食行为：鱼一般会呆在食物较多的地方。

一般在水里游的鱼，当它发现食物时，会向其游去。

(2)聚群行为：鱼在水中大多是群聚在一起，这样是为了能够更好的在水中生存，观察鱼群不难发现，鱼群中每条鱼之间都保持有一定的距离，而且它们会尽量保持方向一致，而外围的鱼也都是不断像中心的位置靠近。

(3) 追尾行为：在鱼群中，当一条鱼或者几条鱼发现食物时，其它的鱼也会尾随其快速的游到食物分布较多的地方。

1.人工鱼群算法原理1.1人工鱼群算法具的特点(1)收敛速度较快，可以用来解决有实时性要求的问题；(2)针对一些精度要求不高的情况，可以用来快速的得到一个可行解；(3)不需要问题的严格机理模型，甚至不需要问题的精确描述，这使得它的应用范围得以扩展。

1.2人工鱼群算法常用终止条件(1) 判断连续多次所得的均方差小于允许的误差。

(2）判断一些区域的人工鱼群的数量达到某个比率。

(3）连续多次所获取的值均不得超过已寻找的极值。

（4）迭代次数到达设定的最大次数1.3人工鱼群算法的基本流程人工鱼群算法演化到具体计算技术，具体流程如下：为两个体之间的距离，xp(v1，v2……vn)个体的当前位置，visual一只鱼的感知距离。

@拥挤度因子。

（1）觅食人工鱼当前位置为Xi，在可见域内随机选择一个位置Xj（d(ij) <=visual），如xj优于xi向xj前进一步，否则随机移动一步。

如出现不满足约束则剪去。

不变，else =随机(0，1)}。

（2）聚群：xi可见域内共有nf1条鱼。

形成集和KJi，，if KJi不为空，then(xjk属于kji)，若：(FCc为中心食物浓度，FCi为Xi点食物浓度)则：向中心移动：X(i+1，k)=不变，当Xik=X(center，k)时，Xik=随机（0，1），当Xik！=X(center，k)时，若：FCc/n-[论文网]f1<@FCi则：进行觅食。