基于社会学习机制的改进人工鱼群算法

摘要：

针对人工鱼群算法后期搜索速度慢、不易得到精确解等问题,结合社会学习机制提出一种改进算法.当人工鱼群算法进行到优化后期时,使用群体社会学习机制中的趋同和趋异行为进行寻优.两种行为搜索速度快,寻优精度高,且趋异现象提高了群体的多样性,增强了跳出局部极值的能力,在一定程度上改善了原算法的搜索性能.仿真实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.

关键词：人工鱼群算法、社会学习机制、趋同、趋异、优化

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：河南省重点科技攻关项目102102210176,122102210086;河南省教育厅自然基金资助项目2011A520026,2010A520027

在线出版日期：2013-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1305-1307,1329