基于变异算子人工鱼群混合算法

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1、万方数据Compu把rEn#neenngandApplications计算机工程与应用基于变异算子的人工鱼群混合算法黄华娟，周永权HUANGHua-juan，ZHOUYong-quan广西民族大学数学与计算机科学学院，南宁530006CollegeofMath．andComputerScience，GuangxiUniversityforNationalities，Nanning530006，ChinaE—mail：yongquanzhou@126．comHUANGHua-jBall·ZHOUY

2、ong-quan．Hybridartificialfishswarlnalgorithmbasedonmutationoperator．ComputerEngineeringandApplications．2009．45(33)：28-30．Abstract：AHybridArtificialFishSwarmAlgorithm(HAFSA)isproposed，wheretheHooke-Jeevespatternsearchiscombined埘t}lAFSAtospeedupthe10ca

3、lsearch，alsomutationoperatorisembeddedtoavoidthecommondefectofprematureconver-gence．Sothehybridalgorithmiscapableofimprovingthelocalsearchabilityofthealgorithm．818wellasreducingthecomputa-tionalburden．Theexperimentalresultsthroughtestingbyfunctionsan

4、dpracticalproblemsshowthatthehybridalgorithmisem—eientandeffective．Keywords：artificialfishschoolalgorithm；Hooke-Jeevesmethod；hybridalgorithm；mutation摘要：把Hooke—Jeeves模式搜索方法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子，嵌入到带变异算子的人工鱼群算法中，提出一种基于变异算子的人工鱼群混合算法。其中，Hooke—Jeeves的强局部搜索能力提

5、高了人工鱼群混合算法的局部收敛速度，变异算子的引入增加了群体的多样性，避免人工鱼群混合算法陷入局部最优。通过基准函数和实例测试验证，表明了该算法是高效可行的。关键词：人工鱼群算法；Hooke-Jeeves方法；混合算法；变异DOhl0．3778／j．issn．1002—8331．2009．33．010文章编g-：1002—8331(2009)33—0028—03文献标识码：A中图分类号：TPl81引言1999年华人女学者涂晓嫒博士将人工生命的方法引入到计算机动画的创作中，利用动物形态、习性和行为

6、模型成功地创作了“人工鱼”，用计算机动画实现了“人工动物”共有的基本特征——生物力学、运动、感知和行为，被学术界称为“xi—aoyuan’Fish”川。在2002年，我国学者李晓甜4等人提出了～类仿生型优化算法，即人工鱼群算法(ArtificialFishSchoolA1一gorithm，AFSA)，AFSA主要运用了鱼的觅食、聚群和追尾行为，从构造单条鱼的底层行为做起，通过鱼群中各个体的局部寻优从而达到群体全局寻优的目的。人工鱼群算法具有良好的求取全局极值的能力，并具有对初值、参数选择不敏感、

7、鲁棒性强、简单、易实现等优点，已经在神经网络、模式识别、参数估汁、辨识方法等诸多方面得到了应用M。但随着人工鱼群算法应用的不断拓广，人们发现AFSA虽具有很好的全局搜索能力，但局部寻优能力较差，收敛速度较慢，而且搜索结果仅获得满意解域而不是精确解。另一方面，Hooke-Jeeves算法作为一种传统的优化算法，具有很强的局部搜索能力，但全局收敛能力较差，且优化结果依赖于初值的选取。分析了AFSA和Hooke-Jeeves算法各自的优缺点，可以没想，如果把这两种算法有机结合起来，取长补短，用Hook

8、e—Jeeves算法提高AFSA的局部收敛能力，而用AFSA确保Hooke-Jeeves算法的全局收敛性，那么得出的新算法将是具有收敛速度较快，求解精度较高的全局优化算法。正是基于这种思想，该文把Hooke—Jeeves模式搜索方法作为人工鱼算法的一个局部搜索算子，嵌入到人工鱼群算法中，构成一种人工鱼群混合算法。但是，全局算法和局部算法相混合在提高局部收敛速度的同时，也加剧了陷入局部最优的可能性，因此，把变异操作加入到混合算法中，增加种群的多样性，在一定程度上避免算法陷入局部最优。综上所述，针对