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《甘肃农业大学》 2010年
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人工鱼群算法的改进及应用研究

施秋红  
【摘要】:优化命题的解决存在于许多领域,对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景,为能更有效地解决社会生活中大量存在的优化问题,智能优化算法逐步发展起来。作为新兴的搜索算法,智能优化算法为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段,自诞生就引起了国内外学者的广泛关注并被应用于许多领域。 人工鱼群算法(AFSA)是一种基于群体行为的动物自治体模式,其本质是一个复杂的智能体系统,它从构造动物简单的底层行为做起,通过各动物个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,具备分布并行的寻优能力,该算法具有对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单、易于实现等方面的特点。但AFSA在应用过程中还有很多不完善的地方,如:算法后期收敛速度慢,搜索精度不高,在多峰问题寻优时难以找到全部最优解等等。目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域,成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究课题。 本论文主要研究了人工鱼群算法的改进与应用,并进行了仿真实验,研究成果对于应用人工鱼群算法解决实际优化问题具有参考意义,对人工鱼群算法的进一步深入研究也具有较高的参考价值。主要研究内容如下: (1)简要介绍了智能优化问题及群体智能的相关内容,详细论述了人工鱼群算法的生物学基础、基本原理、数学模型和算法流程,对人工鱼群算法的研究进展进行了分阶段综述,说明了研究人工鱼群算法的意义。通过仿真实验,分析了AFSA的主要参数对算法性能的影响,为人工鱼群算法的研究提供了很好的参考依据。 (2)针对人工鱼群算法在种群数目较大时收敛速度慢的问题,对基本人工鱼群算法加入比例选择算子,每次迭代前对个体进行筛选,保留优良个体进入优化迭代计算,从而加快算法的收敛速度。将基于比例选择算子的人工鱼群算法应用于确定河流横向扩散系数,得到了较好的效果。 (3)为解决应用人工鱼群算法求解0-1整数规划问题,提出一种全局版二进制人工鱼群算法。该算法用整个鱼群的中心位置和全局极值位置代替人工鱼的邻域中心位置和邻域极值位置;同时利用模糊函数将人工鱼执行各行为的方式转换为[0,1]之间的概率值,使人工鱼的状态按照此概率值进行交叉变异,即执行各行为。通过全局版二进制人工鱼群算法求解0-1背包问题,求解具体实例取得了较好的结果。 (4)将已提出的全局版人工鱼群算法用于梳脱式联合收割机割台参数优化研究和单级斜齿圆柱齿轮减速器优化设计研究,得到了较优的参数值。最后,对人工鱼群算法的研究工作进行了总结与展望,人工鱼群算法从具体的实施算法到总体的设计理念,都不同于传统的设计和解决方法,同时它又具有与传统方法相融合的基础,相信人工鱼群算法有着良好的应用前景。
【学位授予单位】:甘肃农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP301.6

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【参考文献】
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【共引文献】
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