一种新型的智能优化方法—人工鱼群算法
一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法
一种求解复杂优化问题的新型人工鱼群算法洪兴福;胡祥涛【摘要】In this paper, the social behaviors of fish swarm are classified in three ways:foraging behavior, reproductive behavior, and flight behavior. Inspired by this, a Novel Artificial Fish Swarm Algorithm(NAFSA)is proposed, which inte-grates the mutation strategy and evolution behavior into the social behaviors of fish swarm. In the case of mutation strategy,the basic cloud generator is used as the mutation operator because of the properties of randomness and stable tendency of a normal cloud model. For the reproductive behavior, the selection, and crossover operator in evolutionary algorithm are applied to define the reproductive ability of an artificial fish. Furthermore, the parameters of step and visual are developed in forms of hyperbolic tangent function to adjust the optimize performance dynamically during iterations process. Ten standard test functions are used as the benchmark to validate the effectiveness of the NAFSA. Experimental results have confirmed the superiority of NAFSA in terms of both solution quality and convergence speed, and shown broad applica-tion prospect in engineering.%受自然界群体生物繁衍生息行为的启发，提出了一种新型人工鱼群算法。
鱼群算法的介绍
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。
基本人工鱼群算法
基本人工鱼群算法摘要人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA）是由李晓磊等在2002年提出的，源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的智能仿生优化算法。
它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制易于和其他方法结合等优点。
目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。
人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性学科。
本文主要对鱼群算法进行了概述，引入鱼群模式的概念，然后给出了人工鱼的结构，接下来总结出了人工鱼的寻优原理，并对人工鱼群算法的寻优过程进行仿真，通过四个标准函数选取不同的拥挤度因子进行仿真实验，证实了利用人工鱼群算法进行全局寻优确实是有效的。
关键词：人工鱼群算法；拥挤度因子；寻优0 引言动物在进化过程中，经过漫长的优胜劣汰，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决生产生活中的问题带来了不少启发和灵感。
动物不具备复杂逻辑推理能力和综合判断等高级智能，但他们通过个体的简单行为和相互影响，实现了群体的生存和进化。
动物行为具有以下几个特点。
（1）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）自治性：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）盲目性：单个个体的行为是独立的，与总目标之间没有直接的关系。
（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：各个个体的行为是并行进行的。
人工鱼群算法是根据鱼类的活动特点提出的一种基于动物行为的自治体寻优模式。
1 鱼群模式描述1.1 鱼群模式的提出20世纪90年代以来，群智能（swarm intelligence，SI）的研究引起了众多学者的极大关注，并出现了蚁群优化、粒子群优化等一些著名的群智能方法。
集群是生物界中常见的一种现象，如昆虫、鸟类、鱼类、微生物乃至人类等等。
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。
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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。
群体智能算法优化方法研究
群体智能算法优化方法研究一、引言群体智能算法是一类具有并行性和全局优化能力的启发式搜索算法，是近年来人工智能领域的研究热点之一。
本文旨在对群体智能算法优化方法进行研究，探究其优化策略及应用。
二、遗传算法遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法，通过模拟自然界的遗传机制，不断进化和优化种群中的个体，以达到求解优化问题的目的。
遗传算法的基本步骤包括初始化、选择、交叉、变异和适应度评价等过程。
其中，选择过程是指优选适应度高的个体，交叉和变异过程是指在个体间进行基因重组和基因突变以产生新的后代个体。
适应度评价则是根据问题的特定需求来评估每个个体的适应度，以确定哪些个体能够留存下来。
遗传算法的应用十分广泛，例如在机器学习领域可用于特征选择，求解最优化的分类器模型和回归模型等；在工程优化领域可用于设计优化，参数优化等问题上；在计算机网络领域可用于网络拓扑结构优化，流量调度等问题上。
三、粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群等动物间集体行为的优化算法。
在算法中，每个待优化的解为一个粒子，粒子在解空间中移动，通过学习群体中最优化解的移动方向来不断更新自身的位置和速度以逼近全局最优解。
粒子群算法由加速度因子、学习因子、组合方式等参数组成，通过对这些参数的不同设置和调优，可以极大地影响粒子的运动轨迹和求解结果。
粒子群算法的应用主要集中在优化问题和特征选择问题上，在机器学习、信号处理、图像处理等领域中得到了广泛应用。
四、蚁群算法蚁群算法是一种基于蚁群集体智慧的群体智能算法，模拟了蚁群在寻找食物时的集体行为。
在蚁群算法中，每个蚂蚁为一个个体，它会根据自身的信息素和前方蚂蚁留下的信息素来选择路径，使得路径上信息素浓度高的路线变得更有吸引力，从而引领其他蚂蚁跟随同一路径。
在搜索过程中，各个个体通过信息素的交互来共同寻找最优解，从而实现全局最优化能力。
蚁群算法的应用涉及许多领域，比如在路径规划领域中进行路线规划，可以在网络路由设计领域中优化信息传输和负载平衡问题，以及在物流配送等领域中进行系统优化。
用改进的人工鱼群算法求解TSP问题
设人工鱼的当前状态为 ， 在其感知范围内随机选择一个状态 ｘ ， ， 在求极大值问题 中， ＜ （ 当 因
寻优 ， 达到 全局 最优值 在群 体 中突现 出来 的 目的 。
２ ２ 一些定 义 ．
’
人 工鱼 个体 的状 态 可表 示 为 向量 Ｘ ＝ （ ，：… ， ）其 中 ， ｉ＝１ … ，）为欲 寻优 的变量 ， 工鱼 。 ， ， （ ， ／ ７ ， 人 当前所 在位 置的食 物浓 度表 示为 Ｙ ＝ Ｘ）其 中 ， 为 目标 函 数值 ； 工 鱼个 体 之 间 的距 离表 示 为 ｄ ＝ ， ｌ ， 人
个 城市 出发 ， 经过 若干 个城 市有 且仅有 一次 ， 后返 回起 始 城 市 。试 图寻 找一 条 闭合 路径 ， 求 该路 径 长 最 要
度 最短 。
２ 人 工 鱼 群 算 法
著名 学 者李 晓磊在 ２ ０ ０ ３年提 出 了一 种新 型 的智 能 优化 算 法— —人 工 鱼 群算 法 （ ｒｆ ｉ ｉ ｗ ｒ Ａ ｔ ｃ ｌＦｓ Ｓ ａ ｉ ａ ｈ ｉ ｍ Ａ ｇｒｈ Ａ Ｓ ］ ｌ ｉ ｍ， Ｆ Ａ） 。人工 鱼群 算法 的提 出为组 合 优化 问题 的解决 提供 了一 条全 新 的解决 思路 。 ｏｔ ２ １ 人 工鱼群 算法 描述 ．
组 合优 化 问题 …涉 及经 济管 理 、 通运 输 、 信 网络等 领 域 ， 交 通 主要 是 寻找 离散 事 件 的最 优 编排 、 分组 、 次 序 或者筛选 等 ， 是运 筹学 中 的一 个 经 典 而重 要 的分 支 。典 型 的 组合 优 化 问题 有 旅 行 商 问题 （ ｒｖｌ ｇ Ｔａｅｎ ｉ
人工鱼群算法范文
人工鱼群算法范文人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是由邹建新教授提出的一种模拟鱼群觅食行为的群体智能优化算法。
它的基本原理是模拟鱼群中鱼个体的觅食行为，通过不断地自我调整和协同合作寻找最优解。
与其他优化算法相比，人工鱼群算法具有简单、易于实现、收敛性良好等特点，因此在多个领域都取得了显著的应用效果。
AFSA的基本思想是通过模拟鱼群中鱼个体的行为来解决优化问题。
算法中的每个个体都是一个“鱼”，它们在定义的空间内移动，并通过一些确定性和随机性的行为来找到更优的解。
算法通过控制“鱼”的行为参数以及鱼群的协作方式来实现全局和局部的平衡。
在过程中，每个“鱼”以当前位置为中心进行，并根据一定的模型进行行为选择，包括追随、觅食、逃避、随机游动等行为。
通过这些行为的不断迭代调整，逐渐趋向于最优解。
AFSA算法具有多样性和记忆性的特点。
多样性是指算法能够同时多个解空间，而不仅仅局限于其中一个局部最优解。
记忆性是指算法能够根据历史信息对当前解进行调整和改进，从而提高效率和收敛性。
这些特点使得AFSA在解决复杂优化问题时具有优势。
AFSA算法的优点主要包括以下几个方面：1.灵活性：AFSA算法的行为规则可以根据不同问题进行定义和调整，使得算法具有较好的适应性和灵活性。
2.全局能力：通过多个个体协同合作的方式进行，有助于摆脱局部最优解，提高全局能力。
3.算法参数少：AFSA算法只有几个基本参数，易于调整和控制，减少了参数调整的困难。
4.基于自适应调整：AFSA算法中的个体行为是基于自适应调整的，通过不断地学习和调整行为，从而使得算法具有收敛性和自适应性。
人工鱼群算法的应用非常广泛，特别是在智能优化领域有着重要的应用价值。
在传统的函数优化问题、图像处理、机器学习等方面都取得了良好的效果。
例如，在函数优化问题中，AFSA算法可以有效地找到全局最优解，且算法具有较快的收敛速度。
群体智能优化算法-鱼群优化算法
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;