种群拓扑结构对人工鱼群算法性能的影响

摘要：

基本人工鱼群算法采用基于距离的邻域拓扑结构,存在计算量大、运行速度慢等问题.为此,引入粒子群优化算法中的4种典型种群拓扑结构:星形,轮形,环形和冯·诺依曼结构,代替基于距离的邻域拓扑结构,并分析不同构对算法性能的影响.在5个准测试函数上的实验结果表明,对于单峰函数,星形结构算法的优化效果较好;对于局部最优点较多的函数,轮形和环形结构算法的优化效果较好.根据优化问题的复杂度选用不同的拓扑结构,可以提高人工鱼群算法的优化性能.

关键词：人工鱼群算法、群体智能、人工智能、种群、拓扑结构、邻域、收敛速度、优化性能

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61063028;甘肃农业大学青年导师基金资助项目GAU-QNDS-201211

在线出版日期：2014-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：125-128,133