人工魚(yú)群智能優(yōu)化算法的改進(jìn)與應(yīng)用研究.pdf

1、隨著工業(yè)生產(chǎn)擴(kuò)大，存在于工業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)化問(wèn)題也隨之增加，自1980年代以來(lái)，科學(xué)家提出了許多解決這類優(yōu)化問(wèn)題的的智能算法，它們以自然界動(dòng)物的生活習(xí)性為研究對(duì)象，抽象出一系列的解決這類工業(yè)生產(chǎn)問(wèn)題的新思路和新方法，自誕生就聚集了國(guó)內(nèi)外研究人員的目光，同時(shí)智能算法被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。人工魚(yú)群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）通過(guò)對(duì)魚(yú)群覓食行為、聚群行為和追尾行為的研究而提出的一種新的群體智

2、能優(yōu)化算法。該算法具有較好的全局搜索能力、收斂速度快、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)。但AFSA在解決實(shí)際問(wèn)題中也有著許多不足，如后期收斂慢、搜索精度低等問(wèn)題。為此，本文著重從算法的改進(jìn)和應(yīng)用兩方面進(jìn)行研究。主要研究工作如下：
　?。?）針對(duì)AFSA在較平坦的區(qū)域容易陷入漫無(wú)目的的隨機(jī)游動(dòng)和在算法末期收斂速度減慢、搜索能力降低等問(wèn)題，提出了一種帶變異算子與動(dòng)態(tài)視野和步長(zhǎng)的人工魚(yú)群智能優(yōu)化算法。改進(jìn)的算法在繼承了AFSA簡(jiǎn)單、易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，

3、也相應(yīng)的克服了人工魚(yú)盲目隨機(jī)游動(dòng)或在非全局極值點(diǎn)聚集密度高的限制，從而提高了算法的在運(yùn)行效率和精確度方面的性能。
　?。?）針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部極值的缺點(diǎn)，提出將改進(jìn)的AFSA用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中。通過(guò)引入變異算子、改進(jìn)人工魚(yú)的視野和搜索步長(zhǎng)，使得AFSA算法具有較好的全局搜索能力和較快的搜索效率。通過(guò)把改進(jìn)的AFSA算法用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值的訓(xùn)練中，提高提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度和訓(xùn)練精度。