粒子群优化鱼群算法仿真分析

被引：28

作者：

段其昌

唐若笠

徐宏英

李文

机构：

[1] 重庆大学自动化学院

来源：

控制与决策 | 2013年 / 28卷 / 09期

关键词：

粒子群优化鱼群; 优化算法; 行为模式;

D O I：

10.13195/j.kzyjc.2013.09.028

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对标准粒子群算法(PSO)寻优多维多极值函数成功率低,基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度和精度有待提高等问题,提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA).该算法将速度惯性、个体记忆和个体间交流等特征引入鱼群算法,使鱼群行为模式扩充至追尾、聚群、记忆、交流以及觅食.此外,定义参数max动态限定鱼群搜索的视野和步长.仿真分析表明,粒子群优化鱼群算法较两种基本算法而言具有更快的收敛速度和寻优精度.

引用

页码：1436 / 1440

页数：5