人工鱼群算法的仿真程序-matlab
人工鱼群算法ppt
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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
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
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
5
算法旳收敛性分析
人工鱼群算法旳参数选用
视野（Visual ）：因为视野对算法中各行为都有较大旳影响， 所以其变化对收敛性能旳影响也是比较复杂旳。当视野范围较小时 ，人工鱼群旳觅食行为和随机游动比较突出；视野范围较大时人工 鱼旳追尾行为和聚群行为将变得较突出。总体来看，视野越大，越 轻易使人工鱼发觉全局极值并收敛。所以对人工鱼旳视野进行合适 旳改善，是提升人工鱼群算法优化性能旳一种方向。
(4)δ:拥挤度因子，人工鱼群旳汇集规模； (5)Try-number:试探次数。人工鱼变化目前状态前旳尝试
次数，满足试探次数后，假如不满足变化状态旳条件， 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
这些行为在不同步刻会相互转换,而这种转换一般是鱼经过对环境旳感知来自主实现旳,这些 行为与鱼旳觅食和生存都有着亲密旳关系,而且与我们优化问题旳处理也有着亲密旳关系。
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,自动选择合适旳行为,从而形成了一种高 效迅速旳寻优策略。
觅食行为
这是人工鱼旳一种趋向食物活动。一般经过视觉或味觉来感知水中旳食物量或浓度来
选择趋向。设人工鱼i旳目前状态为Xi，在其感知范围内随机选择一种状态Xj，则
X j Xi Visual Rand
尝试次数（Try-number）：
尝试次数越多，人工鱼执行觅食行 为旳能力越强，收敛效率越高，但 在局部极值突出旳情况下，易错过 全局极值点，即人工鱼摆脱局部极 值旳能力越弱。所以，在一般优化 中，可合适增长尝试次数，以加紧 收敛速度；在局部极值突出旳情况 下，应降低尝试次数，增长人工鱼 随机游动旳概率。
其迅速到达食物点。即追尾行为是一种向邻近旳有最高适应度旳人工鱼追逐旳行为
基于多智能体系统的人工鱼群算法研究
基于多智能体系统的人工鱼群算法研究人工智能领域近年来发展迅速，多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）作为其中一个研究重点，受到了越来越多的关注。
在MAS中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是其中一个重要的算法，在优化问题、图像处理、机器学习等领域都得到了广泛应用。
本文将从多智能体系统的角度出发，对人工鱼群算法的研究进行探讨。
一、多智能体系统概述多智能体系统是由多个智能体组成的，这些智能体可以相互通信协作，完成一定的任务。
每个智能体都有自己的意识、思考、行动方式，即使不同智能体之间的行动策略可能有所不同，但是它们能够在一定程度上相互协调，实现共同的目标。
多智能体系统中的智能体可以包括机器人、无人机、传感器、计算节点等，它们之间通过信息交流和决策协作，共同完成一定的任务。
研究多智能体系统的目的不只是因为多智能体具有高度的自适应性和智能性，而且是因为多智能体系统中的协作是人工智能技术在现实世界中的应用之一，这与现实生活中智能化发展的趋势是一致的。
二、人工鱼群算法基础概念人工鱼群算法是基于生物群体智能的优化算法，模拟了鱼群跳跃寻优的行为。
在算法中，鱼个体通过觅食和聚群两种行为方式进行探测和搜索空间，以达到全局最优目标。
与传统遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等计算机智能算法相比，人工鱼群算法更加稳定、鲁棒和易于实现。
人工鱼群算法的基本流程如下：（1）初始化鱼群，确定群体大小和搜索空间范围；（2）根据目标函数，计算每个鱼个体的适应度值；（3）根据当前的适应度值，进行随机游动；（4）根据新位置，更新适应度值；（5）通过聚群行为相互交流学习，提升整个鱼群的性能。
三、基于多智能体系统的人工鱼群算法研究随着智能化技术的发展，多智能体系统的应用越来越广泛，而人工鱼群算法作为其中一个重要的算法，正在受到越来越多的关注。
在多智能体系统中，人工鱼群算法具有以下特点：（1）可以处理多约束优化问题，将局部探测和全局搜索的过程相互分离，提高了算法的收敛速度和搜索精度；（2）适用于不确定性较高的复杂环境下解决问题，例如路径规划、数据聚类等问题；（3）具有良好的鲁棒性，能够适应环境变化和噪声扰动；（4）能够自适应地调整参数，减少了手动调整的复杂性。
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。
白鲸优化算法 matlab程序
白鲸优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于鲸鱼社会行为的启发式优化算法。
与其他启发式算法相比，白鲸优化算法具有较快的收敛速度和较高的优化精度，适用于多种优化问题的求解。
而Matlab作为一种功能强大的编程工具，可以用来实现白鲸优化算法，快速求解各种复杂的优化问题。
本文将从以下几个方面介绍白鲸优化算法的原理和在Matlab中的实现：一、白鲸优化算法的原理白鲸优化算法是一种模拟鲸鱼族群行为的优化算法，其核心思想是模拟鲸鱼在觅食过程中的捕食行为。
白鲸在觅食时会根据自身的经验和邻近白鲸的经验来调整自己的行进方向，以寻找最佳的觅食位置。
在算法中，每条白鲸都被看作一个潜在的解，而整个白鲸族群则被看作是一个解空间。
白鲸通过迭代寻找最优解，不断调整自身位置和速度，直到达到最优解或者迭代次数达到预定值。
二、白鲸优化算法的具体步骤1. 初始化白鲸族群：随机生成初始解，即随机生成白鲸的位置和速度。
2. 设定迭代终止条件：设定迭代次数的上限或者设定目标函数值的阈值，以确定算法的终止条件。
3. 更新白鲸位置和速度：根据特定的更新规则，不断调整白鲸的位置和速度，以寻找最优解。
4. 评估适应度：计算每条白鲸的适应度，即目标函数值，以确定是否达到最优解。
5. 确定最优解：根据迭代结果，确定最优解的位置和目标函数值。
三、在Matlab中实现白鲸优化算法在Matlab中，可以利用其强大的算法库和矩阵运算功能，比较容易地实现白鲸优化算法。
下面以一个简单的优化问题为例，介绍在Matlab中如何实现白鲸优化算法。
（这里应该有一段代码示例，以展示在Matlab中实现白鲸优化算法的具体代码）四、使用白鲸优化算法解决实际问题白鲸优化算法可以用来解决各种优化问题，包括函数优化、工程优化、机器学习等领域。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点，调整白鲸优化算法的参数和参数设置，来获得更好的优化效果。
五、总结白鲸优化算法是一种较新的启发式优化算法，具有快速的收敛速度和较高的优化精度。
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tic
figure(1);hold on
ezplot('x*sin(10*pi*x)+2',[-1,2]);
%% 参数设置
fishnum=50; %生成50只人工鱼
MAXGEN=50; %最多迭代次数
try_number=100;%最多试探次数
visual=1; %感知距离
delta=0.618; %拥挤度因子
step=0.1; %步长
%% 初始化鱼群
lb_ub=[-1,2,1];
X=AF_init(fishnum,lb_ub);
LBUB=[];
for i=1:size(lb_ub,1)
LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];
end
gen=1;
BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值
BestX=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量
besty=-100; %最优函数值
Y=AF_foodconsistence(X);
while gen<=MAXGEN
fprintf(1,'%d\n',gen)
for i=1:fishnum
%% 聚群行为
[Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
%% 追尾行为
[Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
if Yi1>Yi2
X(:,i)=Xi1;
Y(1,i)=Yi1;
else
X(:,i)=Xi2;
Y(1,i)=Yi2;
end
end
[Ymax,index]=max(Y);
figure(1);
plot(X(1,index),Ymax,'.','color',[gen/MAXGEN,0,0])
if Ymax>besty
besty=Ymax;
bestx=X(:,index);
BestY(gen)=Ymax;
[BestX(:,gen)]=X(:,index);
else
BestY(gen)=BestY(gen-1);
[BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);
end
gen=gen+1;
end
plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100) xlabel('x')
ylabel('y')
title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动') %% 优化过程图
figure
plot(1:MAXGEN,BestY)
xlabel('迭代次数')
ylabel('优化值')
title('鱼群算法迭代过程')
disp(['最优解X：',num2str(bestx,'%1.5f')]) disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')]) toc。