基本人工鱼群算法ppt课件.ppt

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1、基本人工鱼群算法学院：化学工程学院姓名：高秋菊目录1引言2鱼群模式概论3人工鱼群的四种基本行为算法描述4人工鱼群算法的寻优原理5参数设置性能6拥挤度因子对优化的影响7人工鱼群算法的特点1引言动物在进化的过程中，经过优胜劣汰，形成了各种觅食和生存方式。他们不具备复杂逻辑能力和综合判断能力等高级技能，但他们通过个体的简单行为和相互影响，实现群体的生存和进化。动物行为具有以下特点：1）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。2）自治性：在不同的时刻和环境中能够自主地选取某种行为，而无需外界的控制和指导。3）盲目性：单个个体的行为

2、是独立的，与总目标之间没有直接关系。4）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的5）并行性：各个个体的行为是并行的人工鱼群算法是根据鱼类的活动特点提出的一种基于动物行为的自治寻优模式。2鱼群的模式概论2.1鱼群模式的提出20世纪90年代以来，群智能的研究引起了众多学者的极大关注，出现了蚁群优化、粒子群优化等一些著名的群智能方法。基于生物行为的人工智能模式：采用自下而上的设计方法，首先设计单个实体的感知、行为机制，然后将一个或一群实体放置环境中，让它们在环境的交互作用中解决问题。人工鱼群算法(artificialfish-swarmalgorithm，AfSA)描述在一片

3、水域中，鱼存在的数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方，依据这一特点来模仿鱼群的觅食，聚群，追尾等行为，从而实现全局最优，这就是鱼群算法的基本思想。鱼类的活动中，觅食行为，聚群行为，追尾行为和随机行为与寻优命题的解决有较密切的关系，如何利用简单有效的方式来构造实现这些行为将是算法实现的主要问题。2.2人工鱼的结构模型人工鱼是真实鱼的一个虚拟的实体，用来进行问题的分析和说明。感知行为参数数据行为评价执行图1人工鱼的结构人工鱼就是一个封装了自身数据和一系列行为的实体，可通过感官来接受环境的刺激信息，并通过控制尾鳍来做出相应的应激活动。人工鱼所在的环境主要是问题的解空间和其他人工

4、鱼的状态，它在下一刻的行为取决于目前自身的状态和环境的状态，并且他还通过自身的活动来影响环境，进而影响其他同伴的活动。人工鱼对外的感知是靠视觉来实现的，人工鱼的模型中应用如下方法实现虚拟人工鱼的视觉。其中Rand()函数为产生0到1之间的随机数；Step为步长图2人工鱼视觉的概念人工鱼封装成变量部分和函数部分变量部分：人工鱼的总数N、人工鱼个体的状态X=(x1,x2,…xn)[其中xi（i=1,2…n）为欲寻优的变量]、人工鱼移动的最大步长Step、人工鱼的视野Visual、尝试次数Try-number、拥挤度因子δ、人工鱼个体i,j之间的距离函数部分：人工鱼当前所在位置的食物浓度表

5、示为Y=f(X)（Y为目标函数值）、人工鱼各种行为函数[觅食行为Prey()、聚群行为Swarm()、追尾行为Follow()、随机行为Move()以及行为评价函数Evaluate()]3人工鱼的四种基本行为算法描述1觅食行为Prey()：指鱼循着食物多的方向游动的一种行为，人工鱼Xi在其视野内随机选择一个状态Xj，分别计算它们的目标函数值进行比较，如果发现Yj比Yi优，则Xi向Xj的方向移动一步；否则，Xi继续在其视野内选择状态Xj，判断是否满足前进条件，反复尝试Try-number次后，仍没有满足前进条件，则随机移动一步使Xi到达一个新的状态。表达式如下：2聚群行为Swarm()

6、：鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群。鱼聚群时所遵守的规则:一是尽量向临近伙伴的中心移动；二是避免过分拥挤。人工鱼Xi搜索当前邻域内（dijδYi，表明伙伴中心位置状态较优且不太拥挤，则Xi朝伙伴的中心位置移动一步，否则执行觅食行为。3追尾行为Follow():指鱼向其可视区域内的最优方向移动的一种行为。人工鱼Xi搜索当前邻域内（dijδYi,表明最优伙伴的周围不太拥挤，则Xi朝此伙伴移动一步:否则执行觅食行为。4随机行为Move()

7、：指人工鱼在视野内随机移动，它是觅食行为的一个缺省行为。当发现食物时，会向食物逐渐增多的方向快速的移动。4人工鱼群算法的寻优原理人工鱼群算法在寻优的过程中，可能会集结在几个局部极值域的周围，使人工鱼逃出局部极值域，实现全局寻优的因素主要有：觅食行为中重复次数较少时，为人工鱼提供了随机移动的机会，从而可能跳出局部极值域随机步长使得人工鱼在前往局部极值的途中，有可能转向全局极值拥挤度因子限制了聚群的规模，使得人工鱼能够更广泛的寻优聚群行为能够促使少数陷于局部极