智能優(yōu)化方法論文幾種現(xiàn)代優(yōu)化算法的比較研究-文庫吧資料
2025-06-14 03:10本頁面
【正文】 差。小步長雖然有利于局部收斂，但尋找全局最優(yōu)較慢?？傮w來看，視野越大越有利于全局收斂。每條人工魚在行動一次后，就將自身當前狀態(tài)的食物濃度— 5— 與公告板進行比較 ,如果優(yōu)于公告板，則用自身狀態(tài)取代公告板狀態(tài)。 若人工魚當前可見域內沒有其他伙伴，也執(zhí)行覓食行為。 （ 4）追尾行為（ AF_follow） 設人工魚當前狀態(tài)為 iX ，探索可見域內的所有伙伴中 FC 最大的伙伴 maxX ，如果滿足下式 iFCFC ??max 表明伙伴 maxX 的食物濃度高且其周圍不太擁擠，則執(zhí)行下式；否則執(zhí)行覓食行為。計算該中心位置的食物濃度值 cFC ，如果滿足下式 ifc FCnFC ?? 表明伙伴中心位置安全度較高，并且不太擁擠，則執(zhí)行下式；否則人工魚執(zhí)行覓食行為。 （ 3）聚群行為（ AF_swarm） 設人工魚當前狀態(tài)為 iX ，其可見域內的伙伴數目為 fn ，形成集合 iKJ ，且 ? ?V is ua lXXXKJ ijji ??? | 若 ??iKJ （ ? 為空集），表明可見域內存在其它伙伴，即 1?fn ，則按下式探索伙伴中心位置 cX 。用數學表達式表示為： ()()xxjk ikx x Rand om Step FC FCinex tk ik j iXXjix x Rand om Step FC FCinex tk ik j i? ?? ? ? ??? ?? ? ? ??? 式中： nk ,2,1 ?? ； ikjkxx , 和 inextkx 分別表示狀態(tài)向量 ij XX, 及人工魚下一步狀態(tài)— 4— 向量 inextX 的第 k 個元素， )(StepRandom 表示 [0， Step]間的隨機數， ji FCFC, 是狀態(tài)ji XX, 對應的食物濃度。人工魚個 體 的 狀 態(tài) 為 向 量 ),( dip TTKX ? ， 人 工 魚 個 體 之 間 的 距 離 表 示 為222, )()()( jdidjiiijpipji TTTTKKd ?????? ，以 )( ITAEJ 定義各人工魚個體當前位置的食物濃度值 )(/1 ITAEJFC ? 。 魚群算法 （ 1）算法相關定義 人工魚個體的狀態(tài)可表示為向量 ),( 21 nxxxX ?? ，其中 ),1( nixi ?? 為欲尋優(yōu)的控制變量；人工魚當前所在位置的食物濃度表示為 )(XfFC? ，其中 FC 為目標函數值；人工魚個體之間的距離表示為 jiji XXd ??, ，即向量 )( ji XX ? 的二范數； Visual 表示人工魚的感知距離； Step 表示人工魚移動的步長的最大值； ? 表示擁擠度因子。如果某個粒子的適應度優(yōu)于 bestg ，則該粒子所處位置成為群最優(yōu)粒子位置 bestg ，這樣 bestg 將不斷更新為群最優(yōu)位置；而且在粒子群的運動過程中，每個粒子的自身適應度也可能出現(xiàn)更優(yōu)值，此時將 bestg更新為該位置。粒子追隨兩個當前最優(yōu)值來更新自己，一個是粒子迄今為止尋找到的最優(yōu)值，叫做個體極值 bestp ；另外一個是整個粒子群迄今為止尋找到的最優(yōu)值，叫做全局極值 bestg ，粒子更新自己的公式如下： 1 1 1 2 2( ) ( )i i i i g iV w V c r p x c r p x?? ? ? ? ? ? ? ? ? ?1i i ix x V??? 其中： iV —— 當前代的粒子移動速度； 1iV? —— 前一代的粒子移動速度； r ， 2r ，隨— 3— 機數，范圍 0 ~ 1； 1c ， 2c ，學習因子，一般取 1c =2c =2； w ，上一代的速度對于當前代速度影響的權重， w 的確定： m a x m inm a xm a x w ite rite r?? ? ? 其中 maxw ， minw 分別為開始時和結束時的權重； maxiter 為最大迭代次數， iter 為當前迭代次數，一般取 maxw = ， minw = 。它的主要特點是不需要了解問題的特殊信息，只需要對問題進行優(yōu)劣的比較，有著較快的收斂速度。 人工魚群算法是筆者模仿魚類行為方式提出的一種基于動物自治體的優(yōu)化方法，是集群智能思想的一個具體應用。算法模擬鳥群飛行覓食的行，通過鳥之間的集體協(xié)作使群體達到最優(yōu)。人們將搜索和優(yōu)化過程模擬成生物體的進化過程，用搜索空間中的點模擬自然界中的生物個體，將求解問題的目標函數度量成生物體對環(huán)境的適應能力，將生物的優(yōu)勝劣汰過程類比為搜
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