粒子群和人工鱼群混合优化算法

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1、第26卷计算机与应用化李Vol.26,No.102(X)9年10ComputersandAPPliedChemist叮oetober,2(X)9粒子群和人工鱼群混合优化算法罗德相,周永权.,黄华娟(广西民族大学数学与计算机科学学院,广西,南宁,530(]06摘要:提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性!易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根

2、的问题"仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度"关键词:粒子群算法;人工鱼群算法;混合算法;化学方程;函数优化中图分类号:TQ015.9:06一39文献标识码:A文章编号:10014160(2(X)9)10一1257一12611引言其中:"为惯性权值(inerti"weight滚-(:)粒子-于:时刻的粒子群优化算法[.}(partiel",warm"p石mization,咫")是飞行速度,:-(")为粒子-当前的位爵-(:)为粒子-所经过由Ke朋edy和Ebethart于1995年提出,其基本设想源于研

3、究的最好位颤-(:)为所有-粒子经历过的最好位置,相应的适应值为全局历史最好适应值凡,".和cZ为加速系数(ac-模拟鸟群行为的简化模型,是一种群智能的优化算法"PSO算法由于算法简单!易于操作,吸引了许多学者,已经应用于eeleration""emeient),"!e,和eZ为固定常数,r:和rZ是2个在仁0,18范围内变化的随机数"很多领域[2一,2"由于微粒之间快速的信息交流,Pso收敛速式(l)的第l部分,由粒子先前速度的惯性引起,为/惯度较快,但粒子都向最优方向移动而趋向同一化,显然引起性0部分;第2部分为/认知0部分,表示粒子本身的

4、思考,即早熟现象"粒子本身的信息对自己下一步行为的影响;第3部分为/社人工鱼群算法(artifieialfishSehoolalgorithm,AFSA)由会0部分,表示粒子间的信息共享和合作,即群体对粒子下一我国学者李晓磊川等于202年提出,求取全局极值的能力行为的影响"为了提高粒子的有效性,搜索时,粒子的位置良好,并具有对初值!参数选择不敏感!鲁棒性强!简单!易操受最大位置和最小位置所限制,如果粒子在某维的位置超出作等优点,已在神经网络!模式识别!参数估计!辨识方法等该维的最大位置或最小位置,则该粒子的位置被限制为该维诸方面应用15一.2"

5、研究发现,AFsA虽全局搜索能力好,但收的最大位置或最小位置"同样,粒子的速度也受最大速度和敛速度比较慢"最小速度所限制"分析AFSA和PSO的优缺点之后,本文提出人工鱼群算2.2人工鱼群算法法的粒子群混合优化算法(APSO)"人工鱼群算法的全局收人工鱼群算法是一类群智能(sw~inteligence)的随机敛性和粒子群算法的易实现性!局部快速收敛性,协同搜索,优化算法,它的全局搜索能力良好,且有对初值!参数选择不提高粒子群算法的全局收敛速度"仿真实验的结果表明,敏感!鲁棒性强!简单!易操作等优点"其数学模型描述如APso算法是1种比较有效的优

6、化算法"下:假设在一个n维的目标搜索空间中,有N条组成一群体2算法的基本原理的人工鱼,每条人工鱼的状态可表示为向量X二(x:,x:,,,x"),其中x!(i=1,,,n)为欲寻优的变量;人工鱼当前所在2.1粒子群算法位置的食物浓度表示为Y二f(X),其中Y为目标函数;人工基本Pso粒子群算法[-2其主要根据下面2个公式进行鱼个体之间的距离表示为d:"=IJX-一戈/;治ual表示人工演化计算:鱼的感知范围,steP为人工鱼移动的步长,占为拥挤度因子;试(-+1)=武(-)十",r,该(-)成(:))trynumber表示人工鱼每次觅食最大的试探

7、次数"+"2"认(:)二(:))2.1.1行为描述众:+1)找(:)斌(:+1)(1)在每次迭代过程中,人工鱼通过觅食!聚群和追尾等行收稿日期:208一10刁7;修回日期:25X为切一6墓金资助:国家自然科学基金资助项目(6046101);广西自然科学基金资助项目(0542048;0832082).作者简介:罗德相(1980一),男,广西百色人,硕士;联系人:周永权(1962一),男,陕西旬邑人,博士,教授,E一mal:yongquanzhou@126.co二1258计算机与应用化母2(X)9,26(10)为来自我更新,从而实现寻优,具体行为描

8、述如下:函数计算出其中每1个体的适应度值,得出最好值s,比较t(l)随机行为:人工鱼在其视野内随机移动,当发现食和i的大小,把其中最优的赋给公告板;物

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