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案例18:基于鱼群算法的函数寻优算法
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http://book./znsf/view/s18/
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1、人工鱼群算法原理
    、聚群、追尾、随机等行为在搜索域中进行寻优,是集群体智能思想的一个具体应用.
生物的视觉是极其复杂的,它能快速感知大量的空间事物,这对于任何仪器和程序都是难以与之相比的,为了实施的简便和有效,在鱼群模式中应用了如下的方法来实现虚拟人工鱼的视觉:
,一虚拟人工鱼实体的当前位置为,它的视野范围为,位置
为其在某时刻的视点所在的位置,如果该位置的食物浓度高于当前位置,则考虑向该位置方向前进一步,即到达位置;如果位置不比当前位置食物浓度更高,则继续巡视视野内的其他位置。巡视的次数越多,则对视野内的状态了解更全面,从而对周围的环境有一个全方面立体的认知,这有助于做出相应的判断和决策,当然,对于状态多或无限状态的环境也不必全部遍历,允许一定的不确定性对于摆脱局部最优,从而寻找全局最优是有帮助的。
【注:帖子中的公式字符没显示】
2010-8-9 01:11 上传
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  人工鱼的视野和移动步长
其中,位置,位置,则该过程可以表示如下:
式中, 函数为产生范围(-1,1)之间的随机数, 为移动步长。由于环境中同伴的数目是有限的,因此在视野中感知同伴的位置,并相应的调整自身位置的方法与上式类似。
2、案例目录:
第五章  人工鱼群算法 1
—ARTIFICIAL FISH SCHOOL ALGORITHM(AFSA) 1
案例背景 1
1
2
问题的解决 2
案例分析 2
模型建立 4
变量及函数定义 4
算法流程 5
人工