人工鱼群算法的改进

摘要：

人工鱼群算法( AFSA)是一种新型随机搜索优化算法。通过初步的研究表明，该算法具有许多优良的性质，但也有一些不足之处。针对均匀随机行为和常数拥挤度因子而导致算法运行时间长或陷入局部最优的问题，引入对称正态随机行为，自适应调整该行为参数，减少了由于迂回搜索导致的无用计算，也使人工鱼可在解空间进行更为广泛的搜索，提高了搜索效率。采用了自适应拥挤度因子并提出新的适应度函数，加快了系统满意解的收敛速度，使数值解更加稳定。实验结果表明，与基本人工鱼群算法相比，该方法具有明显的优越性。

关键词：随机行为、拥挤度因子、适应度函数、人工鱼群算法、优化

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：全国统计科学研究计划重点项目2013LZ45

在线出版日期：2016-12-08（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：37-40,44