基于dna的改进人工鱼群算法

《基于dna的改进人工鱼群算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、201*年*月费腾等：基于DNA的改进人工鱼群算法研究　　　　　　·7·DOI:10.11784/tdxbz201501007基于DNA的改进人工鱼群算法费腾1,2，张立毅1,2，白煜1，陈雷1,2(1.天津大学电子信息工程学院，天津300072；2.天津商业大学信息工程学院，天津300134）摘要：人工鱼群算法虽然具有不需要了解问题的特殊信息，能够寻找到一定的搜索方向，对初值和目标函数的要求不高等优点，但在人工鱼群算法的后期，有一部分人工鱼会聚集在局部最优周围或者处在漫无目的地随机游动状态，从而影响算法寻优的精度及收敛速

2、度。针对这一不足，引入DNA交叉和DNA变异操作，提出一种基于DNA的改进人工鱼群算法。通过函数测试表明，该算法在搜索精度、可靠性、稳定性和鲁棒性4个性能上相比于基本人工鱼群算法更有效。关键词：鱼群算法；DNA；交叉；变异中图分类号：TP399文献标志码：A文章编号：0493-2137(2016)00-0000-00ImprovedArtificialFishSwarmAlgorithmBasedonDNAFeiTeng1,2，ZhangLiyi1,2，BaiYu1，ChenLei1,2(1.SchoolofElectro

3、nicInformationEngineering，TianjinUniversity，Tianjin300072，China；2.SchoolofInformationEngineering,TianjinUniversityofCommerce，Tianjin300072，China)Abstract：Artificialfishswarmalgorithmhastheadvantagewhichhasnottoneedspecialinformationofproblems,abletofindacertainsea

4、rchdirection,andhaslessdemandingforinitialandobjectivefunction.Butinthelateofartificialfishswarmalgorithm,apartof theartificialfishwillgatherinthelocaloptimalaroundorinthediffusewithoutdestinationrandomwalkstate,thealgorithmaccuracyandconvergencerateofoptimization

5、willbeaffected.Tosolvethisproblem,DNAcrossoverandDNAmutationoperationwasintroduced，andtheimprovedartificialfishswarmalgorithmbasedonDNAcalculationwasproposed.Functiontestshowsthatthealgorithmismoreeffectiveintheperformancesofsearchaccuracy,reliability,stabilityand

6、robustnesscomparedwiththebasicartificialfishswarmalgorithm.Keyword：fishswarmalgorithm；DNA；cross；variation201*年*月费腾等：基于DNA的改进人工鱼群算法研究　　　　　　·7·DNA计算由Adleman[1]提出，是计算机科学与分子生物学相结合的产物，是一种模拟生物分子DNA的结构并借助于分子生物技术进行计算的新方法，开创了以化学反应作为计算工具的先例，为NP-完全问题的解决提供了一种全新的途径，具有广阔的应用前景[2

7、]。人工鱼群算法是模拟鱼群觅食、聚群、追尾等行为的一种基于动物自治体的优化方法，是一种新的群智能优化算法，由国内学者李晓磊等[3]于2002年提出。该算法具有简单易实现、并行能力强、灵活等特点，已成功应用于图像处理[4]、模型预测[5]、嵌入式系统[6]等领域，但该算法具有参数选定凭借经验、算法后期搜索精度不高及收敛速度慢等不足。针对这些不足，不少学者提出了改进方法。文献[7]提出对觅食行为、追尾行为与移动策略进行改进，约束群聚行为的拥挤度区间，协调移动策略，以保障每条鱼的成功觅食，避免鱼群出现早熟现象，提高全局寻优能力。

8、文献[8]为解决基本人工鱼群算法搜索后期盲目性大、过早收敛等问题，提出了一种采用全新局部邻域结构的人工鱼群算法。文献[9]201*年*月费腾等：基于DNA的改进人工鱼群算法研究　　　　　　·7·在基本鱼群算法的基础上融入模拟退火算法，结合了模拟退火和鱼群算法的特点，算法精度更高，收敛速度更快。文献[10