改进人工鱼群智能优化算法及其应用研究

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1、博士学位论文改进人工鱼群智能优化算法及其应用研究ResearchontheModifiedArtificialFishSwarmIntelligentOptimizationAlgorithmandItsApplication作者：姚正华导师：任子晖教授中国矿业大学二○一六年六月中图分类号TP18学校代码10290UDC004.8密级公开中国矿业大学博士学位论文改进人工鱼群智能优化算法及其应用研究ResearchontheModifiedArtificialFishSwarmIntelligentOptimizationAlgo

2、rithmandItsApplication作者姚正华导师任子晖教授申请学位工学博士培养单位信息与电气工程学院学科专业检测技术与自动化装置研究方向智能优化答辩委员会主席评阅人二○一六年六月论文审阅认定书研究生姚正华在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢在论文完稿之际，谨向导师任子晖教授表示衷心的感谢和深深的敬意！本文是在

3、任老师的悉心指导下完成。从论文选题、实现方法的确定、论文的撰写、修改和定稿等各个阶段都凝聚着导师的心血。任老师严谨的治学态度与一丝不苟的工作作风永远是我学习的楷模。导师的正直品格、乐观精神也使我终身受益。任老师不仅在学术上给我以耐心而细致的指导，而且在生活上也给予了很多的关心，我将终生铭记导师的教导！感谢我的爱人陈艳娜女士，在我攻读学位的过程中对我生活关心和精神支持！离家千里，正是她对家庭的默默付出才能使我安心求学。感谢我可爱的儿子姚顺煜小朋友，他的懂事和乖巧使我有更多的时间钻研学术！感谢我的父亲、母亲、岳父、爷爷和奶奶对我学习

4、的巨大支持和鼓励，使我能专心学习，顺利完成学业！感谢在我求学过程中关心我的亲朋好友！感谢中国矿业大学信电学院的马小平教授、巩敦卫教授、伍小杰教授、童敏明教授、袁小平教授、孙晓燕教授、王雪松教授、唐守峰教授、张勇博士、吴新忠博士、刘建华博士、潘杰博士、邓世建教授、刘晓文教授对我学习的大力支持和帮助！感谢江苏师范大学夏正龙博士对论文提出的建议！感谢同班同学臧绍飞博士对我的帮助！感谢实验室已经毕业的张超博士从我刚入学起一直以来对我的帮助，正是他的帮助和指导使我逐渐步入正轨！感谢实验室邢强、邓竟竟、刘昊岳等同学对我的帮助！感谢中国矿业大

5、学，感谢信电学院的全体老师对我的关心与教诲！感谢中国矿业大学图书馆在文献检索、查阅过程中的帮助！感谢长江师范学院的支持，在攻读学位的过程中使我能有充裕的时间潜心学术！感谢长江师范学院机械与电气工程学院的同事对我的帮助和关心！最后，感谢各位专家和教授在百忙之中评阅论文！摘要人工鱼群算法是一种新兴的元启发式仿生群集智能优化算法，是通过模拟鱼类群体的相互社会行为，实现群集智能的一种优化算法。首先对优化问题的历史和发展历程进行了总结，在此基础上回顾了主要智能优化方法的起源及其发展现状。在介绍热点优化技术的发展历程、研究现状的基础上，分析

6、了人工鱼群算法的模型和人工鱼的行为方式，在此基础上对算法的主要参数作用机理及其影响进行了分析，根据实验结果总结出了人工鱼群算法参数的作用效果及其特性，得出了设置算法参数的一般方法与规律。在智能算法统一框架理论下描述了人工鱼群算法，并分析了其收敛性。针对基本人工鱼群算法的视野和步长在算法不同阶段要求不同的矛盾，设计出一种分段自适应函数系数法对人工鱼视野和步长进行自适应改进。分别设计了幂函数型、线性函数型以及指数函数型三种分段自适应函数，作为人工鱼视野和步长的分段自适应系数。幂函数型衰减函数具有最快的衰减速度，能使视野和步长进行快速

7、衰减，主要应用于局部最优不突出的优化问题。线性函数型衰减函数的衰减速度最慢，且衰减过程均匀，主要用于局部极值突出的优化问题。指数函数型衰减函数的衰减效果介于幂函数型和线性函数型之间。采用分段自适应函数系数法后，人工鱼群算法参数鲁棒性得到了极大提高，且算法复杂度没有提高。针对基本人工鱼群算法最优解精度不高，人工鱼个体分散，算法后期收敛效率下降的问题，根据生物进化思想提出了基于进化策略的人工鱼群算法。根据对生物进化过程中的无性生殖和有性生殖方式的模拟，分别提出了模拟无性生殖的淘汰与克隆机制和模拟有性生殖的权值可调重组法对基本鱼群算法

8、进行改进。淘汰与克隆机制通过淘汰适应度低的个体，克隆高适应度个体，实现了人工鱼种群整体适应度的提高。权值可调重组法实现人工鱼个体的有性生殖。通过权值可调重组法生成子代鱼群，父代个体选择的不确定性，使子代鱼群保持了更多的特性，在提高种群整体适应度的基础上又保证了群