改进人工鱼群算法研究与应用

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3、究方向：现代智能算法指导教师：梁毓明年月日学位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果，。据我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含已获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已巧论文中做了明确的说明并衷示谢意。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。口尽研究生签名：时间：１７年月日文＞作＾／学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理

4、工大学关于收集：、保存、使用学位论义的规定即学校有权保存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校有权将将学文论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编＾＾＾供查阅和借阅：学校有权按有关规定向国家有关部口或者机构送交论文的复印件和电子版。本人允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，并通过阀络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授权书学位论文作者签名（于写）：导师签名（手写）：签字口期：於年Ｐ名月氏］

5、签字［！期：ｌｌ年＾ｙＩ摘要摘要人工鱼群算法是自然界以鱼为模板而衍生出来的一种新型群智能优化算法，为大量工程难题的分布式计算提供了有效的工具。该算法不依赖问题数学性质，具有对初值不敏感、优良的鲁棒性能，已经被广泛应用于国民经济的各个领域，由解决连续性优化问题发展到解决各种离散组合问题的优化，一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化。人工鱼群算法已经成为优化技术领域内一个非常热门前沿性的课题。人工鱼群算法采用自下而上的搜索机制，模仿鱼的“觅食行为”、“聚群行为”、“追尾行为”等主要行为而达到全局寻优。受拥挤度因子的影响，当

6、算法逼近极值时，人工鱼却只能在极值近邻徘徊，不能求得精确解。由于粒子群算法具有趋向、快速的收敛特性，可以弥补人工鱼群算法在局部搜索能力及算法后期收敛速度慢的弱势，因此提出了粒子群优化人工鱼群算法，该算法在人工鱼群的“觅食行为”、“聚群行为”、“追尾行为”数学模型上做了优化，此外，引入粒子的飞行速度和非线性动态惯性权重因子。通过Sphere函数、Ackley函数、Levy函数和Griewank函数对算法的性能进行了验证，从算法的迭代速度、收敛精度和惯性权重等方面进行了综合的对比考察，通过仿真数据证实了改进的算法较人工鱼群算法和粒子群

7、算法有着更加良好的收敛性能。TSP问题是属于典型NP难题，采用现代智能算法对旅行商问题的研究有着很重要的实践意义和理论意义。TSP问题即旅行商问题，它求解旅行商去N个城市推销自己的商品，使得所走的城市只经过一次并且返回该起点所走的最短距离。针对此问题，提出了交叉变异人工鱼群优化算法，并将其用于旅行商问题的求解。该算法在人工鱼群算法的基础上引入交叉变异算子，并介绍了该算法的距离、邻域及中心概念解决旅行商问题。引用数据库51城市为实例，实现了路径最短问题的寻优，仿真结果表明，该算法在组合优化问题的求解，表现出了极强的寻优能力和较好的性

8、能。核函数的类型、核参数以及惩罚因子的选取直接影响着支持向量机癌细胞识别效果。然而,直到现在,支持向量机的核函数、核参数及惩罚因子的选取还没有科学的方法,人们只能根据经验、大量的反复实验进行对比等方法来进行选择,带有很大的局限性。本文利用改进的粒子