基于全局最优的快速人工鱼群算法及其应用研究
群智能优化算法之捕鱼策略算法FSOA
t 1
t 2
收缩搜索
t C 1 t C
收缩搜索
收缩搜索
收缩搜索
公式二
当渔夫在同一点处执行收缩搜索次数达到阀值：
i Q (t 1) X i (t C 1) X i (t C ) 2 L i | Q (t 1) |
C
(0.5,1)
一、群智能优化算法概述 1.1 研究背景
随着科技的发展
遗传算法、萤火 虫算法、蚁群算 法、人工鱼群算 法、免疫算法、 捕鱼策略算法等
优化问题的难度变大
传统优化方法无能为力
群智能算法兴起
一、群智能优化算法概述
1.2 什么是群智能优化算法？ 群智能优化算法（Swarm intelligence Optimization Algorithm）是一种新兴的演化计算技术，是一种能够解许 多全局优化问题的有效方法。 群智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食过 程的参考，用搜索空间中点模拟自然界中的个体；将求解问 题的目标函数度量成个体对环境的适应能力，将个体的优胜 劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用较好的可行 解取代较差的可行解的迭代过程。
重庆邮电大学：计算机科学技术学院
2017.7 群智能优化算法
之
Swarm intelligence optimization algorithm
捕鱼策略算法
报告人：何德牛
Fishing strategy optimization algorithm
目 录
一 二 三 四
群智能优化算法概述 捕鱼策略算法介绍 主要研究成果 发表学术论文
F15 3 2 4
F1 F1 F2 F2 F3 F3 F4 F4
基于单纯形的改进全局人工鱼群优化算法
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。
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。
基于人工鱼群算法的图像配准的研究与实现的开题报告
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
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。
人工鱼群算法课件
面临的挑战与问题
局部最优解
人工鱼群算法容易陷入局部最优解，导致搜索过程停滞不前。
参数设置
人工鱼群算法的参数设置对搜索结果影响较大，如何合理设置参数 是关键问题。
适用性问题
人工鱼群算法在处理大规模、高维度问题时性能下降，需要改进算 法以适应更复杂的问题。
解决方案与建议
混合优化算法
将人工鱼群算法与其他 优化算法结合，如遗传 算法、粒子群算法等， 以提高搜索性能。
03
人工鱼群算法的实现过程
初始化
随机初始化鱼群
在解空间中随机生成一定数量的鱼， 每条鱼代表一个潜在的解。
设置初始参数
包括最大迭代次数、视野范围、步长 等，这些参数对算法的性能和收敛速 度有重要影响。
行为模拟
觅食行为
01
每条鱼根据自身的感知能力在解空间中随机游动，寻找更优的
解。
聚群行为
02
根据鱼群中其他鱼的分布情况，判断是否聚集到中心区域，以
自适应参数调整
根据搜索过程动态调整 人工鱼群算法的参数， 以避免陷入局部最优解 。
强化学习
借鉴强化学习的思想， 通过与环境的交互不断 调整策略，提高搜索性 能。
THANK YOU
详细描述
多群体协同进化策略将问题划分为多个子问题，并为每个子问题分配一个独立的鱼群进行优化。每个鱼群采用不 同的优化策略和参数，以适应其对应的子问题的特性。通过多群体协同进化，算法能够同时从多个角度探索解空 间，提高全局搜索能力和收敛速度。
混合优化策略
总结词
混合优化策略结合了多种优化算法的优点， 以提高人工鱼群算法的性能。通过将不同的 优化算法与人工鱼群算法相结合，可以弥补 人工鱼群算法的不足，提高其求解复杂问题 的能力。
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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 AF
Aritificial_fish （）； float AF_X[n] ；
//AF 's position step
float 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 position
float AF_move （）； //AF move to the next position
float AF_follow （）；
//the behavior of follow float AF_prey （）；
//the behavior of prey
Virtual 〜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。
对人工鱼个体的状态表示通常表示为向量X=(x1，x2，
x3 .. xn),其中xi (i=1,……,n )表示要寻优的变量;
然后将人工鱼处在环境的食物多少表示为丫 = f ( X)，丫代
表目标函数值；人工鱼个体之间的距离表示为dij= |Xi-Xj| ；挤情
况。
Step 表示人工鱼移动的最长/距离；S表示和其他鱼之家的拥
1.2.1 聚群行为有关人工鱼的聚群行为可以用伪代码形式加以说
明，可
以设人工鱼当前状态是Xi,要完成的任务是对周围一定范围
内有伙伴的数目fn及中心位置Xc进行测量，要是得到的两个数相比的比值小于S 丫,则表示人工鱼中心位置食物比较
充足，也没有很多同伴在周围，然后可以向食物方向游动次；如果情况相反那么就不执行觅食行为。
伪代码描述如下：
float Artificial_fish ：：AF_swarm()
f n=0；Xc =0；for( j=0；j<friend_number ；j++)
if（i ，dj< Visual）{nf ++；Xc +=Xj；} else
AF_prey（）；
Return AF_foodconsistence （
i |next
X ）；
1.2.2追尾行为有关追尾行为同样可以使用伪代码方式进行表示，首
先
设人工鱼当前状态设置为Xi ，要完成的任务书要对一定范
围内的的伙伴数量Yj进行探索，其中最大的伙伴Xj的数量
如果比拥挤度S大，表明伙伴Xj周围具食物比较充分，并且其周围环境没有很多同伴，于是应该执行朝伙伴Xj 的方向前进一步命令；如果得到的结果相反，就不执行觅食行为。
伪代码描述如下：
float Artificial_fish ：：AF_follow （）
丫max= 8 for （j=0；j<friend_number ；j++）
if（i ，jd Y）{ jmaxY = Y；jmaxX = X；} fn =0；
for （ j=0； j<friend_number ；j++）
if （ max ， jd< Visual ） {fn ++； }
Else
returnAF_foodconsistence （
i |nextX ）；
2 人工鱼群算法在各领域的应用
2.1 电力系统规划中的应用 在电力系统中人工鱼群算法是通过禁忌搜索方式的使
用，并对人工鱼的一些行为加以改进，让人工鱼在游动完成
各种位置的探索的时候具备一定的记忆能力。
然后会将探索
过的地方设置为记忆禁区，这样能提高工作效率，最大程度 状态加以标记，这样能更好的确保搜索有更高的效率和更好 的质量。
2.2 在多级梯阶物流中转的运输系统中起优化作用 在这个领域内应用人工鱼群算法，要对变量的约束条件
以及求解的精确程度进行重点考虑，要使需要求解的空间有 离散化特性，使一个比较大的变量空间变成大小适中的网格， 用人工鱼群的相关计算形式能使各级的中转站和网路点之 间的关系更加明确，并能在一定程度上消除相邻的两级中转 站之间的约束条件，并利用对算法的改良使问题的优化方式AF_prey （）； 避免出现重复的搜索情况。
并对搜索记忆中
些比较好的
更容易使用。
实践中能够看出，这种算法在多级梯阶的运输系统的问题处理上会得到很好的应用。
3结束语人工鱼群算法根据自然界鱼群的行为作为使用原理，通
过不断更新和升级会应用在更多领域中。
总而言之，基于全算方式在各个领域中也能加以运用。
局最优的快速人工鱼群相关算法在实际应用中分实用，计参考文献
[1]潘海珠，杜晓昕，王波.基于人工鱼群的交通诱导系统
最优查询研究[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版)，2012
05).
[2]胡青，孙才新，杜林，李剑.核主成分分析与随机森林
相结合的变压器故障诊断方法[J].高电压技术，2010 ( 07).
[3]符杨，田振宁，江玉蓉，曹家麟.加权模糊核聚类法在
电力变压器故障诊断中的应用[J].高电压技术，2010 ( 02).
[4]王联国，洪毅，赵付青，余冬梅.一种简化的人工鱼群
算法[J].小型微型计算机系统，2009( 08).
作者简介郭荣艳( 1 97 7- ) ，女，河南省周口市人。
硕士学位。
现
为周口师范学院副教授。
主要研究方向为信号与信息处理。
史水娥，现供职于河南师范大学。
作者单位
1.周口师范学院河南省周口市466001
2.河南师范大学河南省新
乡市453007。