人工鱼群算法ppt
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人工鱼群算法1
人工鱼群算法实例
• 然后先进行追尾活动，每条鱼Xi都查看在自己可视域范围内 （即距离小于visual，visual根据搜索空间的大小而定）的 其它鱼，从中找到适应函数值最小的一个Xj ，其适应度函 数值记为Yj，Xj周围可视域内的其它个体数量记为nf，若 Yj*nf<δ*Yi （δ为拥挤度因子，此处取1），则表明Xj周围 “食物”较多且不太拥挤，这时Xi对每一个自己和Xj的不同 的位重新随机取值（例如Xi为1001，而Xj为1100，那么就 对Xi的第2，4位重新随机取值），从而向Xj靠近。追尾活动 若不成功，则进行聚群行为，每条鱼都先找出自己周围可 视域内的其它鱼，形成一个小鱼群，然后找出这群鱼的中 心点，这里中心点的确定方法是，若鱼群中半数以上的鱼 在第ｉ位上取１，则中心点的第ｉ位也为1，否则为0，接 着采用和前面相同方法查看中心点的“食物”是否较多， 是否拥挤，据此决定是行为（AF-follow）指鱼向其可视区域 内的最优方向移动的一种行为。人工鱼Xi搜 索其视野内所有伙伴中的函数最优伙伴Xj， 如果 Yj/ nf > δYi,表明最优伙伴的周围不太 拥挤，则Xi朝此伙伴移动一步，否则执行觅 食行为。
算法介绍 伪代码
• • • • • • • • •
算法介绍 代码
function [XXnext] = gmjprey(XX,Try_number,Visual,Step) pp=0; for j=1:Try_number XXj=XX+rand*Step*Visual; if(maxf(XX)<maxf(XXj)) XXnext=XX+rand*Step*(XXj-XX)/norm(XXj-XX); pp=1; break end end if(~pp) XXnext=XX+rand*Step; end
鱼群算法的介绍
定义：视野范围visual=2.5,步长step=0.3,拥挤因子 δ =0.125，迭代次数为 100次，人工鱼的个数为50只。
无审视环节的实验效果图：公告板得 到的结果是（0.046247,0.005745） ， f(x,y)max=0.9996。
有审视环节的实验效果图：公告板显 示的结果：（-0.023021,0.007922）， f(x,y)max=0.9999。
2、聚群行为：搜寻视野范内的同伴，判断视野范围内的鱼群 中心的食物量是否比当前自己拥有的食物量多。如果多则往鱼群中心方 向移动，少则执行觅食行为。
3、追尾行为：搜寻视野范围内的同伴，找出拥有食物量最多 的个体。并判断拥有食物量最多的个体的周围是否有太多的鱼。如果少 则说明值得往食物量最多的鱼方向移动，如果太多则说明不值得向食物 量最多的鱼方向移动，还是自己找食物好（即执行觅食行为。）。（这 里的多和少是有拥挤因子决定的。）
如果 且Yv1<Yv2，表明伙伴Xv2的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，朝伙伴Xv2的方 向前进一步；否则执行觅食行为。如果 也执行觅食行为。
2.4 随机行为
随机行为：随机行为的实现比较简单，就是在视野中随机选择一个状态，然后向该方向移动，其实 它是觅食行为的一个缺省行为。根据所要解决的问题性质, 对人工鱼当前所处的环境进行评价，从 而选一种行为。较常用的评估方法是：选择各行为中使得向最优方向前进最大的方向，也就是各行 为中使得人工鱼的下一个状态最优的行为，如果没有能使下一个状态优于当前状态的行为，则采用 随机行为。
先提一下鱼群算法里面的各种参数： 1、visual 表示人工鱼的感知距离（即视野范围）。 2、step 表示人工鱼移动的最大步长。 3、 δ 表示拥挤因子 4、try—number是人工鱼在觅食行为中的移动次数。 5、friend—number表示人工鱼数量。
无审视环节的实验效果图：公告板得 到的结果是（0.046247,0.005745） ， f(x,y)max=0.9996。
有审视环节的实验效果图：公告板显 示的结果：（-0.023021,0.007922）， f(x,y)max=0.9999。
2、聚群行为：搜寻视野范内的同伴，判断视野范围内的鱼群 中心的食物量是否比当前自己拥有的食物量多。如果多则往鱼群中心方 向移动，少则执行觅食行为。
3、追尾行为：搜寻视野范围内的同伴，找出拥有食物量最多 的个体。并判断拥有食物量最多的个体的周围是否有太多的鱼。如果少 则说明值得往食物量最多的鱼方向移动，如果太多则说明不值得向食物 量最多的鱼方向移动，还是自己找食物好（即执行觅食行为。）。（这 里的多和少是有拥挤因子决定的。）
如果 且Yv1<Yv2，表明伙伴Xv2的状态具有较高的食物浓度并且其周围不太拥挤，朝伙伴Xv2的方 向前进一步；否则执行觅食行为。如果 也执行觅食行为。
2.4 随机行为
随机行为：随机行为的实现比较简单，就是在视野中随机选择一个状态，然后向该方向移动，其实 它是觅食行为的一个缺省行为。根据所要解决的问题性质, 对人工鱼当前所处的环境进行评价，从 而选一种行为。较常用的评估方法是：选择各行为中使得向最优方向前进最大的方向，也就是各行 为中使得人工鱼的下一个状态最优的行为，如果没有能使下一个状态优于当前状态的行为，则采用 随机行为。
先提一下鱼群算法里面的各种参数： 1、visual 表示人工鱼的感知距离（即视野范围）。 2、step 表示人工鱼移动的最大步长。 3、 δ 表示拥挤因子 4、try—number是人工鱼在觅食行为中的移动次数。 5、friend—number表示人工鱼数量。
人工鱼群算法及其应用模板
广西民族大学硕士学位论文人工鱼群算法及其应用姓名：聂黎明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：周永权20090401２人工鱼群算法及改进方法２．１引言人工鱼群算法（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＡＦＳＡ）‘２２。
２５１是李晓磊等人于２００２年在对动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型仿生优化算法，该算法根据“水域中鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中富含营养物质最多的地方＂这一特点来模仿鱼群的觅食行为而实现寻优。
人工鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中突现出来的目的。
２．２人工鱼群算法２．２．１算法起源经过漫长的自然界的优胜劣汰，动物在进化过程中，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决问题带来了不少鼓舞和启发。
动物个体的智能一般不具备人类所具有的综合判断能力和复杂逻辑推理能力，是通过个体或群体的简单行为而突现出来的。
动物行为具有以下几个特点嘶１：（１）盲目性：不像传统的基于知识的智能系统，有着明确的目标，人工鱼群算法中单个个体的行为是独立的，与总目标之间往往没有直接的关系；（２）自治性：动物有其特有的某些行为，在不同的时刻和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的控制或指导；（３）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的；（４）并行性：各个体的行为是实时的、并行进行的；（５）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。
２．２．２算法原理人工鱼群算法就是一种基于动物行为的自治体寻优模式，它是基于鱼类的活动特点构建起来的新型智能仿生算法。
通常人们可以观察到如下的鱼类行为：ａ）觅食行为：这是鱼趋向食物的一种活动，一般认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物量或食物浓度来选择行动方向的。
人工鱼群算法(AFSA)及其简单应用举例
+ 2.2 AFSA基本概念 + 假设在一个n维的目标搜索空间中，有N条组成一 + 个群体的人工鱼，每个人工鱼个体的状态可表示为 + 向量X=（x1,x2,……xn）,其中xi（i=1,……n）为欲寻 + 优的变量：人工鱼当前所在位置的食物浓度表示为 + Y=f(X),其中Y为目标函数；人工鱼个体间距离表示 + 为 d=||Xi-Xj ||; visual表示人工鱼的感知范围，step + 为人工鱼移动步长，δ为拥挤度因子；trynumber + 表示人工鱼每次觅食最大试探次数。
6
8 10
x1
AFSA 迭 代 20次 8
+ 1.2 人工生命
+ 具有某些生命基本特征的人工系统。包括两方面 的内容：
+ 1、研究如何利用计算技术研究生物现象；
+ 2、研究如何利用生物技术研究计算问题。
+
+ 我们关注的是第二点。
+
如何利用生物技术研究计算问题是人工生命
研究的重要方向，现已有了很多源于生物现象的计
算技巧， 例如人工神经网络是简化的大脑模型，遗
+ 2.4 具体算法步骤 + 鉴于以上描述的人工鱼群行为，每条人工鱼探索 + 它当前所处的环境状况和伙伴的状况，从而选择一 + 种行为来实际执行，最终人工鱼集结在几个局部极 + 值周围。一般情况下，在讨论求极大问题时，拥有 + 较大的适应值的人工鱼一般处于值较大的极值域周 + 围，这有助于获取全局极值域，而值较大的极值区 + 域周围一般能集结较多的人工鱼，这有助于判断并 + 获取全局极值。具体的人工鱼群算法步骤如下：
人工鱼群算法的分析及改进
1、引入动态调整策略
在AFSO算法中，随着迭代次数的增加，鱼群的全局最优解可能逐渐偏离真正 的最优解。这是由于在寻优过程中，鱼群可能会陷入局部最优陷阱。为了解决这 个问题，我们引入了动态调整策略，即根据算法的迭代次数和当前的最优解，动 态地调整鱼群的搜索范围和搜索速度。
2、增加随机扰动
在AFSO算法中，鱼群通常会向当前的全局最优解集中。这可能会导致算法过 早地陷入局部最优陷阱。为了解决这个问题，我们引入了随机扰动。即在每次迭 代时，随机选择一部分鱼，将其位置和速度进行随机扰动，以增加算法的探索能 力。
2、计算适应度：对于每一条鱼，计算其适应度函数值（通常是目标函数 值），这个值代表了这条鱼的“健康”状况。
3、比较适应度：将每条鱼的适应度与全局最优解进行比较，更新全局最优 解。
4、更新领头鱼：随机选择一条鱼作为领头鱼，然后根据一定的规则，如最 小距离规则，选择其他鱼跟随领头鱼。
5、更新鱼群：根据领头鱼的位置和行为，更新其他鱼的位置和行为。
4、多种群并行搜索：通过将搜索空间划分为多个子空间，并在每个子空间 中独立运行AFSA，我们可以实现多种群的并行搜索。这种并行搜索方法可以显著 提高算法的搜索速度和效率。
四、结论
本次演示对人工鱼群算法进行了详细的分析和改进。通过引入混沌理论、变 异机制和自适应调整参数等方法，我们可以有效地提高AFSA的全局搜索能力和效 率，避免算法过早地陷入局部最优解。多种群并行搜索方法也可以显著提高算法 的搜索速度和效率。这些改进方案为AFSA在实际应用中的广泛应用提供了有力的 支持。
感谢观看
3、引入学习因子
在AFSO算法中，每个鱼会根据自身经验和群体行为来调整自己的方向和位置。 然而，这个学习因子通常是固定的。为了提高算法的收敛速度和精度，我们引入 了可变的学习因子。即根据算法的迭代次数和当前的最优解，动态地调整学习因 子的大小。
人工鱼群算法优化神经网络的网络入侵检测
于保 存上 次 隐含层 的输 出 ，Ｅ Ｉ ｍａ ｎ 神 经 网络 的结构 图
如 图 １所 示 。
【 （ 七 ） ＝ ｇ （ ）
算法 ：
８ Ｅ
＝
ｆ ７ １
综 合 上述 可 知 隐含 层 到输 出层 的权重 因子学 习
） 一 ） ） ’ ｇ ’ ） （
数据输入Ｅ Ｌ Ｍ￣ ￣ 缀 网络 学 ＝ ＝ ＿ ＝ ＿ １
前 邻 域 内 的伙 伴 数 目 及 中心位 置 ， 为拥 挤 因子 。若
Ｓ ｔ ｅ ｐ
的 解为 。
、
０
鱼群优化Ｅ Ｌ Ｍ＊ ￣ 经 刚络 参数
则朝 伙伴 中心 移动 。
（ １ ２ ）
１ Ｌ 得 判 最 优 Ｅ Ｌ Ｍ 神 经 参 数１
设输 出层 的期 望输 出为 Ｙ ａ 则 定义 性能 函数如 下 ．
‘ ‘ ” （ ‘ ‘ 砷 ｆ ４）
Ａ Ｆ Ｓ Ａ） 是 一种 采用 自下 而上 信息 寻优 模式
的 智能 搜 索 算 法 ，具 有 并 行性 、收敛 速 度 快 等优 点 ，
为 网络入 侵分 类器 构建 过程 中的 Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 参 数优 化提 供 了一种 新 的工具 。
面‘
（ ）
从Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 建模 原理 可 知 ，Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 的
性 能 与初始 值取 值 相关 ，要 获得 最优 的 Ｅ Ｌ Ｍ 神经 网络
从 图 １可 知 ，Ｅ ｌ ｍａ ｎ数学 模型 如 下 ：
ｆ （ 七 ） ＝ （ 七 一 １ ）
｛ （ ） ＝ ． 厂 （ “ （ ） ｔ （ ） ） （ ） ＝ ｇ （ Ｗ ２ ｘ （ ） ） （ １ ）
如 图 １所 示 。
【 （ 七 ） ＝ ｇ （ ）
算法 ：
８ Ｅ
＝
ｆ ７ １
综 合 上述 可 知 隐含 层 到输 出层 的权重 因子学 习
） 一 ） ） ’ ｇ ’ ） （
数据输入Ｅ Ｌ Ｍ￣ ￣ 缀 网络 学 ＝ ＝ ＿ ＝ ＿ １
前 邻 域 内 的伙 伴 数 目 及 中心位 置 ， 为拥 挤 因子 。若
Ｓ ｔ ｅ ｐ
的 解为 。
、
０
鱼群优化Ｅ Ｌ Ｍ＊ ￣ 经 刚络 参数
则朝 伙伴 中心 移动 。
（ １ ２ ）
１ Ｌ 得 判 最 优 Ｅ Ｌ Ｍ 神 经 参 数１
设输 出层 的期 望输 出为 Ｙ ａ 则 定义 性能 函数如 下 ．
‘ ‘ ” （ ‘ ‘ 砷 ｆ ４）
Ａ Ｆ Ｓ Ａ） 是 一种 采用 自下 而上 信息 寻优 模式
的 智能 搜 索 算 法 ，具 有 并 行性 、收敛 速 度 快 等优 点 ，
为 网络入 侵分 类器 构建 过程 中的 Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 参 数优 化提 供 了一种 新 的工具 。
面‘
（ ）
从Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 建模 原理 可 知 ，Ｅ Ｌ Ｍ神 经 网络 的
性 能 与初始 值取 值 相关 ，要 获得 最优 的 Ｅ Ｌ Ｍ 神经 网络
从 图 １可 知 ，Ｅ ｌ ｍａ ｎ数学 模型 如 下 ：
ｆ （ 七 ） ＝ （ 七 一 １ ）
｛ （ ） ＝ ． 厂 （ “ （ ） ｔ （ ） ） （ ） ＝ ｇ （ Ｗ ２ ｘ （ ） ） （ １ ）
淘宝网人工鱼群算法及应用
淘宝网人工鱼群算法及应用淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法，它主要应用于淘宝网的推荐系统中。
人工鱼群算法模拟了鱼群觅食行为，通过个体间的交流与合作来寻找最佳解决方案。
淘宝网作为中国最大的电商平台，每天都面临着海量的商品与用户，如何将最合适的商品推荐给用户成为了一个重要的问题。
人工鱼群算法的应用能够有效地解决这个问题。
首先，淘宝网人工鱼群算法通过模拟鱼群觅食行为来寻找最佳解决方案。
在淘宝网的推荐系统中，每个商品可以看作一个虚拟的食物源，每个用户可以看作一个鱼。
人工鱼群算法通过模拟个体的觅食行为来寻找最佳匹配的商品。
鱼群中的每个个体通过觅食行为相互影响，通过正反馈和负反馈的机制，每个个体都能够获取到一定的信息。
其次，淘宝网人工鱼群算法通过个体间的交流与合作来优化推荐结果。
在鱼群中，个体之间会通过信息素的交流来共同优化搜索过程。
这样，每个个体就能够借助其他个体的经验和信息来加速搜索最佳匹配的商品。
而在淘宝网的推荐系统中，用户的行为数据就是一种信息素。
通过分析用户的行为数据，可以将用户划分为不同的群体，并将同一群体中的用户的喜好进行统计分析。
这些统计结果就是交流与合作中的信息素，在人工鱼群算法中被用来引导每个个体的搜索行为。
最后，淘宝网人工鱼群算法通过优化推荐结果来提升用户体验。
在鱼群中，每个个体都会根据自己的目标函数来进行搜索，而目标函数的选择会对搜索效果产生影响。
在淘宝网的推荐系统中，用户的满意度可以作为目标函数，通过优化目标函数来提升用户对推荐结果的满意度。
通过不断地调整目标函数，可以使得推荐系统更加符合用户的需求，提升用户体验。
总之，淘宝网人工鱼群算法是一种模拟自然鱼群行为的智能优化算法，它通过模拟鱼群觅食行为、个体间的交流与合作、优化推荐结果等方式来提升淘宝网的推荐系统。
通过应用人工鱼群算法，淘宝网能够更精准地向用户推荐最合适的商品，提升用户的购物体验。
群体智能优化算法-鱼群优化算法
（5）
AF_Follow的伪代码如下：
functionAF_Follow（）
{
fmax=-∞；
for (j=0;j<friend_num;j++)
{
if (di,j<Visual andf(Xj)>fmax)
{
fmax=f(Xj);Xmax=Xj;
}
}
nf=0;
for (j=0;j<friend_num;j++)
对Xi(t)执行觅食行为，计算Xi,prey。
ifmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey))<f(Xi)then
Xi(t+1)=argmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey));
end if
endfor
End
参考文献
1.Yazdani, D., A. Nadjaran Toosi, and M.R. Meybodi.Fuzzy Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm. inAI 2010: Advances in Artificial Intelligence. 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
（4）
AF_Swarm的伪代码如下：
function AF_Swarm（）
{
nf=0;Xc=0;
for (j=0;j<fried_num;j++)
{
if (di,j<Visual)
{
nf++;Xc+=Xj;
AF_Follow的伪代码如下：
functionAF_Follow（）
{
fmax=-∞；
for (j=0;j<friend_num;j++)
{
if (di,j<Visual andf(Xj)>fmax)
{
fmax=f(Xj);Xmax=Xj;
}
}
nf=0;
for (j=0;j<friend_num;j++)
对Xi(t)执行觅食行为，计算Xi,prey。
ifmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey))<f(Xi)then
Xi(t+1)=argmin(f(Xi,swarm),f(Xi,follow),f(Xi,prey));
end if
endfor
End
参考文献
1.Yazdani, D., A. Nadjaran Toosi, and M.R. Meybodi.Fuzzy Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm. inAI 2010: Advances in Artificial Intelligence. 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
（4）
AF_Swarm的伪代码如下：
function AF_Swarm（）
{
nf=0;Xc=0;
for (j=0;j<fried_num;j++)
{
if (di,j<Visual)
{
nf++;Xc+=Xj;
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Y=f(X)，其中Y 。
Xnext X
XV X XV X
Step Rand
定义相关参数: (1)N:人工鱼群的规模，作为一种多智能体算法，群体的 概念是最基本的特性；
(2)visual:人工鱼的感知距离，也就是在寻优过程中，人工 鱼的视野范围；
(3)Step:人工鱼的移动步长，人工鱼在移动过程中，向下 一个状态前进的步长的最大值；
拥挤度因子（δ）：
拥挤度因子的引入是为了 避免过度拥挤而陷入局部 极值。
拥挤度因子的定义：
对于极大值问题： 1/ nmax， 0,1
对于极小值问题： nmax， 0,1
式中，、nmax 分别为极值接近水平和期望在该邻域内聚集的最大人工鱼数 目。
拥挤度因子对算法的影响（以极大值为例）：
① 拥挤度因子越大，表明允许拥挤的程度越小，摆脱局部极值的能 力越强，但收敛速度减缓。
若 Yj f X j Yi f Xi ，则
Xt1 i
Xti
X j Xit X j Xit
Step Rand
否则，重新随机选择Xj，判断是否满足前进条件，尝试Try-number次后，若还不满足 ，则随机前进一步
Xt 1 i
Xti
Visual
Rand
聚集行为
这是鱼群生存和躲避危害的一种生活习性。在鱼群算法中，一般规定两条，一是尽量 向邻近伙伴的中心移动，二是避免过分拥挤。
人工鱼群算法基本原理讲解
XX大学
汇报人：XX
目录
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>
1 引言
2 鱼群模式概论
3 鱼群算法的寻优原理
4 鱼群算法的实现
5 算法的收敛性分析
6 总结
>
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1
引言
在自然界中，多样的物种共同生活在一起，通过漫长的自然界的优胜劣汰，形成 了各自的觅食和生存方式。但是动物一般不具有人类复杂的逻辑思维和判断能力 的高级智能，它们只具有简单的行为能力，这些为人类解决问题的思路带来了不 少启发和鼓舞。动物行为具有以下的特点:
牌。 ③ 对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行选择，包括觅食、
聚群、追尾和随机行为。 ④ 执行人工鱼的行为，更新自己，形成新鲜鱼。 ⑤ 评价所有个体，若谋个体优于公告牌，则将公告牌更新为该个体
。
⑥ 当公告牌最优解达到满意误差界内时，算法结束。否则转步骤③。
鱼群算法的步骤
① 初始化设置：包括种群规模N，每条人工鱼的初始 位置，人工鱼的可视域Visual，步长step，拥挤度因子δ，
设人工鱼当前状态为Xi，探索当前邻域内的伙伴数目nf及中心位置Xc。
若 Yc / n f Y，i 表明伙伴中心有较多食物且不太拥挤，则朝伙伴的中心位置方向前进
一步，即
X t 1 i
Xti
Xc
X
t i
Xc Xti
St行为
• 追尾行为
鱼群在游动过程中，当其中一条鱼或几条鱼发现食物时，其邻近的伙伴会尾随
觅食行为
聚群行为
追尾行为
随机行为
鱼群算法在对以上四种行为进行评价后,自动选择合适的行为,从而形成了一种高 效快速的寻优策略。
觅食行为
这是人工鱼的一种趋向食物活动。一般通过视觉或味觉来感知水中的食物量或浓度来
选择趋向。设人工鱼i的当前状态为Xi，在其感知范围内随机选择一个状态Xj，则
X j Xi Visual Rand
步长（step）：随着步长的增加，收敛速度加快，但超过一定范 围后收敛速度减慢，甚至出现振荡。因此，采用随机步长可在一定 程度上防止振荡，可利用合适的固定步长和变步长来提高收敛速度 和精度。
人工鱼群算法的参数选取
人工鱼的数目（N）：
人工鱼数目越多，鱼群的 群体智能越突出，收敛速 度越快，精度越高，跳出 局部极值的能力也越强， 但迭代计算量增大。因此 ，实际应用中，在满足稳 定收敛的前提下，应尽量 减少人工鱼的数目。
③ 连续多次所获得的均值不 超过已找到的极值；
④ 达到规定的最大迭代次数。
4
鱼群算法实现
7.2 鱼群算法的基本原理
① 初始化设置：包括种群规模N，每条人工鱼的初始位置，人工鱼的可视域
Visual，步长step，拥挤度因子δ，重复次数Try-number。 ② 计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状态及其值赋予公告
(1)适应性:动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的产生各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互 的能力。 (2)自治性:动物有其特有的某些行为，在不同的时候和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的 控制或指导。 (3)盲目性:不像传统的基于知识的智能系统，有着明确的目标;单个个体的行为是独立的，与总目标之间往往没 有直接的关系。 (4)突现性:总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的。 (5)并行性:各个体的行为是实时的、并行进行的。
重复次数Try-number。 ② 计算初始鱼群各个体适应值，取最优人工鱼状
态及其值赋予公告牌。 ③ 对每个个体进行评价，对其要执行的行为进行
选择，包括觅食、聚群、追尾和随机行为。 ④ 执行人工鱼的行为，更新自己，形成新鲜鱼。 ⑤ 评价所有个体，若谋个体优于公告牌，则将公
告牌更新为该个体。
⑥ 当公告牌最优解达到满意误差界内时，算法结束。 否则转步骤③。
用范围得以延伸。
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② 对于某些局部极值不严重的问题，往往可以忽略拥挤的因素，既 简化算法，又加快算法收敛速度，提高结果的精确程度。
6
总结
人工鱼群算法的特点
只需比较目标函数值，对目标函数的性质要求不高 对初值的要求不高，随机产生或设为固定值均可 对参数设定的要求不高，容许范围大 具备并行处理能力，寻优速度较快 具备全局寻优能力，能快速跳出局部极值点 具有较快的收敛速度，可以用于解决有实时性要求的问题 对于一些精度要求不高的场合，可以用它快速的得到一个可行解 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
尝试次数（Try-number）：
尝试次数越多，人工鱼执行觅食行 为的能力越强，收敛效率越高，但 在局部极值突出的情况下，易错过 全局极值点，即人工鱼摆脱局部极 值的能力越弱。因此，在一般优化 中，可适当增加尝试次数，以加快 收敛速度；在局部极值突出的情况 下，应减少尝试次数，增加人工鱼 随机游动的概率。
谢谢！
2
鱼群模式概论
人工鱼算法的基本原理
在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是 本水域中富含营养物质最多的地方，依据这一 特点来模仿鱼群的觅食，聚群，追尾等行为， 从而实现全局最优，这就是鱼群算法的基本思 想
人工鱼的结构模型
人工鱼就是一个封装了自身数据和一系列行为的实体，可通过感 官来接受环境的刺激信息，并通过控制尾鳍来做出相应的应激活 动。 人工鱼所在的环境主要是问题的解空间和其他人工鱼的状态 ，它在下一刻的行为取决于目前自身的状态和环境的状态，并且 他还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他同伴的活动。
5
算法的收敛性分析
人工鱼群算法的参数选取
视野（Visual ）：由于视野对算法中各行为都有较大的影响， 因此其变化对收敛性能的影响也是比较复杂的。当视野范围较小时 ，人工鱼群的觅食行为和随机游动比较突出；视野范围较大时人工 鱼的追尾行为和聚群行为将变得较突出。总体来看，视野越大，越 容易使人工鱼发现全局极值并收敛。因此对人工鱼的视野进行适当 的改进，是提高人工鱼群算法优化性能的一种方向。
行为评价：
用来反映鱼自主行为的一种方式 。在解决优化问题时选用两种方 式评价，一种是选择最优行为执 行；另一种是选择较优方向。对 于解决极大值问题，可以使用试 探法，即模拟执行聚群、追尾等 行为，然后评价行动后的值选择 最优的来执行，缺省的行为方式 为觅食行为。
迭代终止条件：
① 连续多次所得值的均方误差 小于允许误差 ② 聚集于某个区域的人工鱼数 目达到某个比率；
(1)觅食行为中重复次数较少时，为人工鱼提供 了随机移动的机会，从而可能跳出局部极值域 (2)随机步长使得人工鱼在前往局部极值的途中 ，有可能转向全局极值
(3)拥挤度因子限制了聚群的规模，使得人工鱼 能够更广泛的寻优
(4)聚群行为能够促使少数陷于局部极值的人工 鱼趋向全局极值的人工鱼方向聚集，从而逃出 局部极值
Xti
Xvbest
X
t i
Xvbest Xti
Step Rand
否则，执行觅食行为。
随机行为
• 随机行为 鱼在水中自由游动，表面看是随机的，实际是在为更大范围觅食做准备，即在
视野内随机选择一个状态，然后向该方向移动。
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鱼群算法的寻优原理
人工鱼群算法在寻优的过程中，可 能会集结在几个局部极值域的周围 ，使人工鱼逃出局部极值域，实现 全局寻优的因素主要有：
(4)δ:拥挤度因子，人工鱼群的聚集规模； (5)Try-number:试探次数。人工鱼改变当前状态前的尝试
次数，满足试探次数后，如果不满足改变状态的条件， 则人工鱼需要根据规则选择下次行为继续寻优。
鱼群行为分析
这些行为在不同时刻会相互转换,而这种转换通常是鱼通过对环境的感知来自主实现的,这些 行为与鱼的觅食和生存都有着密切的关系,并且与我们优化问题的解决也有着密切的关系。