求解函数优化问题的人工鱼群算法设计研究

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1、广东工业大学硕±学位论文（理学硕±）求解亟数化化问题的人工鱼群算法设计研究周述波二〇—六年六月分类号：学校代号：１１８４５ＵＤＣ：密级：学号：２１１１３１４０２１广东工业大学硕±学位论文（理学硕±）求解函数优化问题的人工鱼群算法设计研究周述波指导教师姓名、职称：刘伟副教巧专业或领域名称：数学学生所属学院：应用数学论文答辩日期：２０１６年６月１曰ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｄｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆ

2、ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｙｇｙｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒ（ＭａｓｔｅｒｏｆＳｃｉｅｎｃｅ）ＤｅｓｉｇｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＡｒｔ讯ｄａｌＦｉｓｈＳｗａｒｍＡｌｇｏｒｉｓｍＴｏＳｏｌｖｅＦｕｎｃｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍｓＣａｎｄ：ｉｄａｔｅＳｈｕｂｏＺｈｏｕＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆ．ＷｅｉＬｉｕｐＪｕｎｅ２０化ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａ化ｅｍａｔｉｃｓＧｕａ

3、ｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｇｏｙＧｕａｎｚｈｏｕＧｕａｎｄｏｎＰ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ５１０５２０ｇ，ｇｇ，，摘要摘要自然选择推动动物的进化，进而形成了动物赖Ｗ生存的觅食和生活方式，科学家们正是通过研究自然界的动物群体生活方式来获得解决生活中疑难问题的启发和灵感．研究者们发现，鱼类本身不具备复杂的综合判断和推理能为，但是它们通过群体简单的行为相互影响．，最终实现了生存和进化人工鱼群算法（ＡＦＳＡ）由李晓磊博±于２００２年在他发表的博古论文中首次

4、提出的，该算法是受到鱼群运动行为的启发，将生物的群体智能用来解决优化问题．随着越来越多的研究者们对该算法的了解和研究，人工鱼群算法已经成为交叉学科中热口的前沿性研究课题．、传统的鱼群算法拥有许多优点，比如算法稳定性好有着良好的全局搜索能为，而一种随机优化算法．且它也是，对初值的选取不敏感，算法通用性好，可操作性比较强一工鱼但是随着人们对人工鱼群算法的进步巧究和鱼群算法的广泛应用，人们发现人群算法后期存在收敛速度慢、求解精度不高且易陷入局部最优的缺点，基本的人工鱼．群算法己经不能满足

5、人们生产生活的需求针对传统鱼群算法的这些不足，本文做了如下两个方面的研巧工作：１．为了加快算法的收敛速度和提高求解精度，本文在研巧了人工鱼群算法（ＡＦＳＡ）的原理和粒子群巧ＳＯ）的算法思想后，尝试模仿ＰＳＯ中粒子的信息传递方式和更新方式，基于人工鱼的个体学习能为和社会学习能力分别改进它们兰种行为的更新公式，一－ＡＦＳＡ提出了种新颖的人工鱼群算法（ＡＯ）．并采用五个典型的测试函数进行仿真、．实验，分析了算法的寻优精度收敛速度Ｗ及稳定性测试结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解

6、．，有更强的稳定性，并具有较好的寻优性能２．针对基本的人工鱼群算法后期收敛速度慢、容易陷入局部最优和求解精度低的缺点，本文在基本的人工鱼群算法（ＡＦＳＡ）中引入万有引为算子，更好地利用了各条人工鱼之间的信息共享，有效地结合了万有引力算子的局部搜索能力和人工鱼群算法的一全局搜索能力－，提出种基于万有引力的人工鱼群算法（ＧＡＡＦＳＡ）．采用六个基准函数测试表明：、稳定性还是在寻优性能方面无论是在收敛速度，该算法相对于基本一人工鱼群算法－（ＡＦＳＡ）和种新颖的人工鱼群算法（ＡＯＡＦＳＡ）都有

7、明显的提高．关键词：智能优化；人工鱼群算法；粒子群；万有引力Ｉ广东工业大学硕去学位论文ＡＢＳＴＲＡＣＴ，ｆａｎｉｍａｉｆｏＮａｔｕｒａｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎｃａｕｓｅｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｌｓ，Ａｎｉｍａｌｓｓｕｒｖｖａｌａｎｄｒａｇｉｎｇｓｔ化ｂｅｆｏｒｍｅｄＳｃｉｅｎｔｓｔｓｔｓｉａｔｏｎｏｖｎｉｃｕｔｏｂｉｎｌｉｆｅｙｌｅ，ｉｈａｖｅｇｅｉｎｐｒｉｆｓｏｌｉｇｄｉｆｆｌｐｒｌｅｍｓｌｉｆｅ＊ｍｂｙｓｔｕｄｙｉｎｇｔｈｅ打

8、ａｔｕｉｅｏｆｔｈｅａｒｉｉａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｌｉｆｅｓｔｙｌｅ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｆｉｎｄｔｈａｔｔｈｅｆｉｓｈｔｉｔｓｅｌｆｄｏｅｓｎｏｈａｖｅａｃｏｍｌｅｘｍｉｘｏｆｕｄｍｅｎｔａｎｄｒｅａｓｏｎｉｎａｂｉｌｉｔｂｕｔｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｐｊｇｇｙ，ｙｅａｃｈｏｔｈｅｒｂｔｈｅｓｉｍｌｅａｃｔｏｆｃｏｍｍ