反向自适应高斯变异的人工鱼群算法

摘要：

针对人工鱼群算法存在易陷入局部最优、鲁棒性差以及寻优精度低的问题,提出了反向自适应高斯变异的人工鱼群算法.改进后的算法引入了反向解,根据反向解调整人工鱼的移动方向以及位置,从而提供更多的机会发掘潜在的较优空间,使人工鱼群快速跳出局部最优,从全局角度提升算法的搜索性能.同时提出了一种非线性自适应视野步长策略,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系.为了增加鱼群的多样性,降低人工鱼陷入早熟的可能性,提出了一种最优解引导的高斯变异机制.仿真实验结果表明,该算法能有效地提高人工鱼群的寻优精度、寻优质量及鲁棒性,并且避免了人工鱼群过早收敛.

关键词：人工鱼群算法、自适应、高斯变异、反向解

所属期刊栏目：54

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划8632014AA041505;国家自然科学基金61572238

在线出版日期：2018-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：179-185