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1.
基于人工鱼群模型的自动组卷抽题算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
结合人工鱼群模型的基本思想,针对组卷问题这一具体应用,在人工鱼群算法中采用保留最优个体的策略对个体鱼的觅食行为进行改进,以防止鱼群中最优个体的退化．并且,为使全局最优个体能更快求出,对鱼群的聚群、追尾行为也进行了改进． 相似文献
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针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度过慢及人工鱼群寻优精度低等问题,对动态分组方案的人工鱼群算法进行了研究,提出一种新的自适应人工鱼群算法。该算法利用猴群算法中的空翻行为替代鱼群的聚群和追尾行为,同时引入模糊函数,自适应调整鱼群算法的视野及步长,提高了算法的运行效率,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。算法在后期避免提前收敛,能够快速跳出局部最优位置,保证了寻优质量。仿真实验表明,该算法明显优于基于动态分组方案的人工鱼群算法,有效提高了寻优精度和寻优质量,避免了人工鱼群的早熟现象。 相似文献
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图像配准是图像处理的基本任务之一,是图像融合、目标识别等的前提。文章将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中,构造了一种解决问题的架构—鱼群模式,并由此产生了一种高效的智能优化算法—人工鱼群算法(AFSA),进而提出以人工鱼群算法为优化搜索策略的人工鱼群算法在图像配准中的应用。 相似文献
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刘佳 《石家庄铁路工程职业技术学院学报》2011,(3):33-37
为改进AFSA优化精度低、运行时间长的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进人工鱼的觅食行为,在利用人工鱼全局寻优的同时并利用模拟退火算子实施局部细化,提出一种改进的人工鱼群优化算法（SA_IAFSA）,并用于求解多峰函数的优化问题。仿真结果表明,该算法保持AFSA算法简单、易实现的特点,克服人工鱼漫无目的随机游动以及容易陷入局部最优值的缺点,显著提高算法的运行效率和求解质量。 相似文献
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分析4种不同的水果运输调度问题（Fruits in Vehicle Routing Problem,FVRP）：带硬时间窗的具有需求关联的模型、带容量约束的车辆运输调度问题模型、车辆运输调度问题模型和旅行商问题模型,并构建了相应的数学模型,采用基本人工鱼群算法和全局人工鱼群算法对所建立的4种模型求解,实验证明,全局人工鱼群算法克服了精度低、后期收敛慢、复杂度较高等缺点,能有效地求解此类问题,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型越复杂,收敛更慢.同时,也体现出当问题模型较复杂时,全局人工鱼群算法的寻优质量和速度优于人工鱼群算法. 相似文献
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为了降低人为设定参数值对支持向量机运行结果准确度的影响,采用智能算法中的人工鱼群算法,搜寻支持向量机相应参数的最优解。由于人工鱼群算法运算在寻优精度和效率方面均有提升空间,故将混沌机制引入人工鱼参数初始化,通过改进固定参数和行为算子得到支持向量机预测模型。使用该模型进行中长期电力需求预测研究,并与其它参数优化算法产生的模型进行均方误差对比。研究结果表明：改进后的模型在拟合均方误差和预测均方误差上都优于未优化的模型,支持向量机在预测精度方面有一定程度的提升。 相似文献
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《常熟理工学院学报》2016,(4)
为提高电力变压器故障诊断的准确率,提出一种基于人工鱼群-蛙跳混合算法(AF-SA-FLA)优化的神经网络模型,并用于电力变压器的故障诊断.人工鱼群-蛙跳混合算法融合了人工鱼群算法前期全局收敛速度迅速以及蛙跳算法局部搜索能力强的优势,其运算速度和优化精度有了极大提升.仿真实验结果分析表明,该方法能对变压器各种类型故障加以有效诊断,故障诊断正确率高、速度快,能满足电力变压器故障诊断的实际工程需要. 相似文献
10.
针对k-means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出利用人工鱼群算法去优化k均值算法,即先通过人工鱼的行为进行全局搜索,得到一个初始的全局最优划分后再进行聚类,运用云平台Hadoop的并行处理框架Mapreduce对混合算法实施并行处理,从而快速准确地处理大量数据。实验结果表明,改进后的算法在执行速度、准确性、加速比及可扩展性方面都有所提高。 相似文献