中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

[学位论文] 王闯大连海事大学 2008年硕士导师: 刘巍共50页

摘要 : 优化命题的解决存在于许多领域，对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景.随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高，基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难.人工鱼群算法(ArtificialFish-SwarmAlgorithm,AFSA)是由李晓磊等在2... 展开

关键词 : 人工鱼群算法

2. 基于改进人工鱼群算法的可用输电能力研究

[学位论文] 孙浩东北电力大学 2008年硕士导师: 李国庆共51页

摘要 : 对于一个大型互联电力系统，其区域间的可用输电能力对于整个系统运行的安全可靠性有着很大影响。由于环境保护和土地使用等因素的限制以及追求更大的设备利用率，现代电力系统的负荷水平日益加重。因此如何准确、高效地计算电力系统区域间的可用输电... 展开

关键词 : 基于改进人工鱼群算法

3. 改进人工蜂群算法在冷链低碳物流路径优化中的应用研究——以京津冀都市圈为例

[学位论文] 李鸿波天津商业大学 2022年硕士导师: 张立毅共63页

摘要 : 随着人们生活水平的不断提升，对冷链产品的需求不断增多。在冷链物流配送过程中，产品的新鲜程度和送达时间的要求较高，导致物流企业配送成本增加。同时，冷链物流企业还需要满足国家绿色环保要求，尽量减少碳排放，实现“碳达峰”和“碳中和”。因... 展开随着人们生活水平的不断提升，对冷链产品的需求不断增多。在冷链物流配送过程中，产品的新鲜程度和送达时间的要求较高，导致物流企业配送成本增加。同时，冷链物流企业还需要满足国家绿色环保要求，尽量减少碳排放，实现“碳达峰”和“碳中和”。因此，本文在分析国内外冷链物流发展动态的基础上，以实现物流企业成本最小化为目标，综合考虑影响物流配送的相关成本，构建了冷链低碳物流配送路径优化的数学模型，并采用改进人工蜂群算法进行了优化求解。本文完成的主要工作如下：（1）综合考虑配送车辆成本、运输成本、产品运输过程中的损失成本、冷链物流车的制冷剂成本、车辆产生的碳排放成本、不在客户要求时间内送达的惩罚成本等诸多因素，构建了总成本最低的冷链低碳物流配送路径优化模型。（2）将人工蜂群算法与人工鱼群算法、遗传算法相结合，提出了基于人工鱼群算法和遗传算法的改进人工蜂群算法（FCABC）。首先用人工鱼群算法的聚群行为改进人工蜂群算法的引领蜂阶段，使其靠近最优解。并利用物理学中的欠阻尼运动，对引入的人工鱼群算法的视野范围采用自适应更新，加快收敛速度。其次在跟随蜂阶段，利用遗传算法的交叉算子进行交叉操作，得到新的解。第三利用经典的旅行商问题对改进人工蜂群算法进行验证，仿真实验表明，改进人工蜂群算法在寻优能力、可靠性、收敛性和稳定性方面均优于基本人工蜂群算法和遗传算法。最后用FCABC算法求解低碳冷链物流配送路径优化模型，仿真验证了其有效性。（3）将人工蜂群算法与细菌觅食算法相结合，提出了基于细菌觅食算法的改进人工蜂群算法（BABC）。首先，在人工蜂群算法的基础上，利用趋向操作改进引领蜂和跟随蜂阶段的邻域搜索方式，利用复制操作在侦察蜂阶段保留优秀的解，加快求解速度。其次，利用经典的旅行商问题对改进人工蜂群算法进行验证，仿真实验表明，改进的人工蜂群算法在寻优能力、可靠性、收敛性和稳定性方面均优于基本人工蜂群算法和细菌觅食算法。最后用BABC算法求解低碳冷链物流配送路径优化模型，仿真表明，求解出的配送方案成本更低，减少了物流企业的配送成本。（4）以京津冀都市圈13个城市的生鲜产品配送路径优化问题为例，分别采用ABC算法、FCABC算法和BABC算法进行优化求解。仿真实验表明，FCABC算法和BABC算法求解得到的总成本均小于ABC算法，且FCABC算法能够获得成本最低的配送路径方案。收起

关键词 : 冷链低碳物流配送路径人工蜂群算法人工鱼群算法遗传算法

4. 基于混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习

[学位论文] 陈梦洁武汉理工大学 2016年硕士导师: 万源共52页

摘要 : 贝叶斯网络是结合了图论和概率论的一种图模型，能直观地用图论解释数据项节点之间的依赖关系，善于解决不确定性知识的表达和推理问题，因此贝叶斯网络在人工智能、自动控制、机器学习等领域中发挥着越来越重要的作用。然而构造贝叶斯网络是一个复杂... 展开贝叶斯网络是结合了图论和概率论的一种图模型，能直观地用图论解释数据项节点之间的依赖关系，善于解决不确定性知识的表达和推理问题，因此贝叶斯网络在人工智能、自动控制、机器学习等领域中发挥着越来越重要的作用。然而构造贝叶斯网络是一个复杂的过程，而且从数据集中学习得到贝叶斯网络是一个非确定性多项式难题，因此寻找有效算法从数据集中学习得到贝叶斯网络结构是贝叶斯网络的研究重点。贝叶斯网络结构学习常用搜索算法主要是启发式搜索算法，如遗传算法，粒子群算法、蚁群算法、人工鱼群算法等。粒子群算法与人工鱼群算法是两类经典的群智能启发式算法。近年来这两种算法被研究学者成功地应用在贝叶斯网络结构学习中，本文根据人工鱼群算法和粒子群算法的特点，提出一种混合鱼群优化算法P-AFSA，并将该算法应用于贝叶斯网络结构学习中。具体工作如下：（1）介绍了贝叶斯网络的基础理论，分析了贝叶斯网络的研究现状，并重点介绍了贝叶斯网络结构学习，详细分析了基于评分搜索策略的结构学习方法的研究现状。（2）简要介绍遗传鱼群算法在贝叶斯网络结构学习的应用，针对该算法在贝叶斯网络结构学习上准确度不高的问题，分析遗传鱼群算法搜索行为的局限性，将粒子群算法的个体记忆、交流意识引入鱼群算法的行为模式；同时引入优势遗传思想，最大限度地保留优势个体，形成混合鱼群优化算法P-AFSA。（3）将混合鱼群优化算法P-AFSA应用于贝叶斯网络结构学习。首先利用互信息和最大生成树生成初始无向图；然后由无向图的边随机生成初始种群；根据粒子群算法中粒子对自身经验的认知意识和群体之间信息共享意识，设计了“回溯”、“协作”行为，扩充算法的行为模式，减小了算法搜索行为的盲目性，并设计了基于优势遗传算子的鱼个体位置的更新策略。选取本文P-AFSA算法与BPSO算法、GA-AFSA算法进行实验对比，实验结果表明本文P-AFSA算法学习的效果更好，有较高的准确性。收起

关键词 : 贝叶斯网络结构学习混合鱼群优化算法人工鱼群算法粒子群算法

5. 人工鱼群智能优化算法的改进及应用研究

[学位论文] 张梅凤大连理工大学 2008年博士导师: 邵诚共99页

摘要 : 为能更有效地解决工业生产过程中大量存在的优化问题，自20世纪80年代以来，涌现出了一些智能优化算法，它们通过模拟某一自然现象或过程而发展起来，为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段，自诞生就引起了国内外学者的广泛关注并被应用于许... 展开为能更有效地解决工业生产过程中大量存在的优化问题，自20世纪80年代以来，涌现出了一些智能优化算法，它们通过模拟某一自然现象或过程而发展起来，为解决复杂系统的优化问题提供了新的思路和手段，自诞生就引起了国内外学者的广泛关注并被应用于许多领域。人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是源于对鱼群觅食行为研究而提出的一种新型群体智能优化算法。该算法具有对初值和参数选择不敏感、鲁棒性强、简单、易于实现，且具备并行处理能力和全局搜索能力等方面的特点。但AFSA在应用过程中还有很多不完善的地方，如：算法后期收敛速度慢，搜索精度不高，在多峰问题寻优时难以找到全部最优解等等。并且，AFSA的应用还不够深入。为此，本文着重从AFSA的改进和应用方面进行了研究。主要研究工作如下： (1)针对AFSA在较大或变化平坦的区域寻优时，收敛于全局最优解的速度减慢、搜索性能劣化，特别是在优化后期往往收敛较慢的问题，提出了一种基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法。该算法保持了AFSA简单、易实现的特点，同时克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点大量聚集的局限性，显著提高了运行效率和求解质量，为解决复杂寻优问题提供了有效方法。通过函数和实例测试验证，表明该算法是可行和有效的。 (2)针对AFSA在多峰问题寻优时难以找到全部最优解及精度不高的问题，提出了一种基于生境人工鱼群算法的多峰问题优化算法。该算法融合了模拟退火、小生境技术的思想，并加入了变异算子和自动生成合适小生境半径机制。通过对几种典型多峰函数的测试，表明该算法不仅能有效、精确找出多峰问题的全局和局部所有最优解，而且无需预先设置小生境半径，实现了真正的自适应搜索，较好地解决了复杂多峰优化问题。 (3)针对连续属性样本分类挖掘时需离散化预处理，可能导致原始信息的缺失问题，提出了基于人工鱼群算法的分类规则挖掘算法，给出了适用于AFSA的分类规则编码方案、构造了新的准确提取规则集的分类规则适应值函数。该算法从优化的角度来解决分类问题，自动实现连续属性样本分类规则的挖掘，从而为连续属性样本提供了一个不需要离散化处理而直接进行数据挖掘的新方法。实验结果表明，该算法不仅能够挖掘出简洁、易于理解的规则集，而且具有较强的鲁棒性和较高的准确率，是一种可行和有效的分类规则优化算法。 (4)针对神经网络需要依靠经验确定网络结构及其优化问题，设计了一种基于人工鱼群算法的网络分类器。该方法把输入属性选取和网络结构设计结合，通过人工鱼群算法寻优，同时实现了输入属性选择、神经网络结构和参数的优化。实验表明，该算法能够获得一个具有性能可靠、较好泛化能力的简单分类器，避免了一般神经网络依靠经验确定网络结构的困难，拓宽了AFSA的应用领域。 (5)在对AFSA研究和改进的基础上，结合国家863项目“太阳能生物制氢技术研究”，在部分实验所获得的样本数据基础上，引入全局寻优人工鱼群优化算法，通过AFSA优化神经网络结构，获得影响生物制氢的最相关因素，建立了基于优化神经网络的光合细菌制氢过程模型；再用AFSA对已确定的主要工艺条件进行优化，获得了最大制氢量的最佳工艺条件。实验结果表明所提出的优化计算方案可行，此项研究为太阳能光合细菌制氢工艺技术优化探索了一条新的途径。本论文是在国家“十五”863计划项目“太阳能生物制氢技术研究”(编号：2004AA515010)和国家自然科学基金项目“光合生物制氢体系的热效应及其产氢机理研究”(编号：50676029)资助下开展的科学研究。收起

关键词 : 生物制氢人工鱼群算法进化计算

6. 基于改进人工鱼群算法的化工过程优化

[学位论文] 刘翔北京化工大学 2015年硕士导师: 马昕共75页

摘要 : 化工过程存在很多待优化问题，但是往往都比较复杂。并且随着化工过程规模的日益扩大，目标函数变得愈加复杂，同时自变量和约束条件的数目也更多，利用以往的优化算法很难解决。人工鱼群算法(AFSA)是智能计算研究领域的一个新方向，不仅为复杂系统优... 展开

关键词 : 智能优化人工鱼群算法化工过程

7. 面向高性能计算的YARN平台关键技术与应用研究

[学位论文] 杨晨南京大学 2016年硕士导师: 唐杰共72页

摘要 : 随着大数据时代的来临，各类并行计算框架应运而生。这其中，基于MapReduce架构的Hadoop和Spark等由于具备高容错性、高扩展性和高可靠性等优点，越来越受到人们的关注。随后，研究人员在MRv2中将资源管理和处理组件分开，形成通用的资源处理框架——... 展开

关键词 : 数据处理 YARN平台人工鱼群 Shuffle算法

8. 基于改进人工鱼群算法的无人艇路径规划技术研究

[学位论文] 李冰冰中国海洋大学 2019年硕士导师: 丛艳平共71页

摘要 : 海洋是生命的摇篮，人类探索海洋的脚步从来没有停止过。海洋文明具有悠久的历史，并且自古以来，各个国家、地区对于海洋的争夺一向都很激烈，海上战争的成败基本决定了战争的走向。随着我们国家对海洋越来越重视，近年来对海上新科技装备的研究也越... 展开海洋是生命的摇篮，人类探索海洋的脚步从来没有停止过。海洋文明具有悠久的历史，并且自古以来，各个国家、地区对于海洋的争夺一向都很激烈，海上战争的成败基本决定了战争的走向。随着我们国家对海洋越来越重视，近年来对海上新科技装备的研究也越来越多。水面无人艇作为海上新科技装备的一个代表，因为其自主、高效、方便的特点，在军事和民事应用领域中发挥着越来越重要的作用。路径规划是无人艇实现智能航行、有效避障的关键技术，对水面无人艇路径规划的研究是无人艇研究领域的重要部分，具有重要的意义。本文针对无人艇路径规划技术进行了系统的梳理，分析无人艇在海上航行的环境特征，根据无人艇航行的环境特点，在分析无人艇航行时受环境干扰的因素下，采用适当的数学模型对无人艇航行环境进行建模，并且对无人艇在遭遇障碍物的环境下的运动参数给出了分析计算。对基本的人工鱼群算法进行介绍，在基本的人工鱼群算法上对其进行了改进工作，并对比其他相关路径规划算法对无人艇的路径规划进行了研究。本文的具体工作内容如下。（1）介绍无人艇的发展概况，对当前国内国外无人艇的最新发展情况和发展趋势进行介绍，介绍了当前国外和国内无人艇领域的最新研究成果，对国内外无人艇发展状况进行了对比分析，指出了今后我国无人艇研究发展的方向和主要内容，并介绍了本论文课题的研究背景和意义。（2）阐述了路径规划的相关内容，对常用的传统路径规划算法和智能路径规划算法进行了梳理工作，选取了几种算法进行了分析介绍，总结分析选取的几种算法的优点和不足的地方。对无人艇海上航行的环境因素进行了分析，根据无人艇的航行特点建立无人艇运动空间的数学模型，并且根据影响无人艇航行的环境因素建立了相应的数学模型。根据无人艇的环境模型，对无人艇的一系列运动参数给出了计算方法。（3）介绍了基本的人工鱼群算法，对人工鱼群算法的起源和结构模型等给出了详细的解释，对人工鱼群算法的寻优进行了阐述分析。在基本的人工鱼群算法的基础之上，提出了一种基于进化策略引入视步系数的方法对人工鱼群算法进行改进，将改进后的人工鱼群算法应用于无人艇的路径规划中进行了仿真实验，并且同基本人工鱼群算法以及其他两种路径规划算法在相同的实验环境下进行了对比仿真，通过仿真对比分析，验证了本文所提出的改进方法的有效性。收起

关键词 : 无人艇路径规划人工鱼群算法

9. 混沌人工鱼群算法及其在水库（群）优化调度中的应用

[学位论文] 黄锋华北电力大学（北京） 2015年硕士导师: 王丽萍共66页

摘要 : 近年来我国水电能源开发发展迅速，已经在全国逐步形成了十三大水电基地，水电站水库优化调度成为了该领域内的研究重点。水库优化调度是提高水能资源利用效率和水电站经济效益的有效手段，是一种有约束的非线性规划问题，其面临的主要问题是如何把实... 展开

关键词 : 水库群优化调度混沌人工鱼群算法

10. 人工鱼群算法的改进及其应用研究

[学位论文] 李乐乐华东理工大学 2017年硕士导师: 刘东林共81页

摘要 : 优化问题一直是各领域研究的热点，随着优化问题规模和维度的不断增大，传统的优化算法已经无法解决这些问题。因此，寻求一类新的优化算法显得尤为重要。随着生物学科的不断发展，学者们根据自然界中群体生物的行为，提出了群智能算法。该类算法提出... 展开优化问题一直是各领域研究的热点，随着优化问题规模和维度的不断增大，传统的优化算法已经无法解决这些问题。因此，寻求一类新的优化算法显得尤为重要。随着生物学科的不断发展，学者们根据自然界中群体生物的行为，提出了群智能算法。该类算法提出后就被迅速应用到各个领域，并且取得了很好的效果。人工鱼群算法是其中一种典型的群智能算法，该算法具有对初始参数不敏感、鲁棒性强、全局收敛能力强等优点，但也存在着缺点，如前期收敛速度快、后期收敛速度慢、寻优精度不高等。为了更好的解决上述问题本文对人工鱼群算法进行了研究与改进。本文首先介绍了人工鱼群算法的基本原理及各学者对其做出的改进策略研究。其次通过对基本人工鱼群算法的深入研究提出了两种改进的鱼群算法，分别是基于文化算法的改进鱼群算法(CAAFSA)和一种新颖的改进鱼群算法(IAFSA)，通过标准测试函数的实验结果对比，验证了两种改进算法的有效性。最后利用IAFSA算法解决了TSP和虚拟机分配的问题，对于TSP问题，通过14、22、30、51个城市的实验，验证了IAFSA在解决TSP问题上较基本人工鱼群算法具有更好的优化性能;对于虚拟机分配问题，通过和萤火虫算法进行了不同规模下的实验对比，证明了IAFSA算法较萤火虫算法具有更高的优化能力。 CAAFSA和IAFSA算法的具体改进如下所示: (1)CAAFSA的改进分两部分，第一是对文化算法中影响函数的改进，对鱼群各行为下的影响函数中引入了步长缩减因子，该做法有助于鱼群的全局寻优，加快收敛的速度;第二提出了自适应视野，既考虑到了收敛速度又考虑到了寻优精度。 (2)IAFSA的改进分三部分，首先使用混沌变换来初始化鱼群个体的位置，使鱼群更加均匀的分布在有限的区域内，保证种群具有多样性，利于全局收敛，其次对觅食行为中具有不同函数值的人工鱼个体采取不同的视野策略，不仅提高了算法的寻优速度而且有效的减小了鱼群陷入局部最优的可能，最后根据运动和体能之间的关系，构建体能变换模型，在鱼群觅食的后期体能开始变弱，适时的减小鱼群觅食、聚群和追尾行为中移动的步长可以有效的提高算法收敛的速度和寻优的精度。收起

关键词 : 人工鱼群算法改进鱼群算法步长缩减因子自适应视野全局寻优