基于鱼群算法的函数寻优算法.zip_atolc_clusteringfish_智能寻优算法_群智能算法_鱼群算法

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89 浏览量 2022-07-14 18:56:48 上传评论 1 收藏 11KB ZIP 举报

鱼群算法，作为一种源于生物行为学的群智能优化算法，已经在信息技术领域中得到了广泛应用，尤其在函数寻优问题上展示了其强大的求解能力。这种算法借鉴了自然界中鱼群的集体行为模式，如觅食、聚群、追尾以及随机游动等，将这些行为转化为数学模型，从而在多维空间中进行高效且全局性的搜索。我们来理解一下鱼群算法的基本原理。在鱼群算法中，每个个体被看作是一条“鱼”，它们在问题的解空间中自由游动，寻找最优解。每条鱼的行为受到周围环境和同伴的影响，包括距离、方向、速度等因素。当一条鱼发现一个比自身当前位置更好的解时，它会模仿这条鱼的行为，即所谓的“追尾”行为；而当鱼群聚集在某一区域时，可能会形成“鱼群聚群”现象，这有助于探索更广阔的解空间；此外，为了防止过度聚集和早熟收敛，算法还引入了随机游动机制，使得鱼群能够在搜索过程中保持一定的探索性。鱼群算法的核心步骤主要包括初始化鱼群、更新鱼的位置和速度、判断是否满足停止条件等。在初始化阶段，鱼群的位置和速度随机分布；在更新阶段，根据追尾、聚群和随机游动策略调整每条鱼的状态；在判断停止条件时，通常考虑达到预设的迭代次数或函数值收敛到一定精度。在实际应用中，鱼群算法已经成功地应用于工程优化、机器学习、数据挖掘、网络路由优化等多个领域。例如，在机器学习中的聚类问题（如给定标签中的"atolc_clustering"可能暗示的），鱼群算法可以用来寻找最佳的类别划分，通过调整聚类中心的位置，使各类别的内部紧密度最大化，同时类别间的距离最大化。在“智能寻优算法”中，鱼群算法与遗传算法、粒子群优化算法等并列，都属于自然启发式算法。这些算法具有并行性和全局搜索性，能够避免局部最优，适用于解决复杂的非线性优化问题。而“群智能算法”的概念则更加广泛，它包括了所有基于生物群体行为的优化方法，比如蚂蚁系统、蜜蜂算法等。鱼群算法是一种利用生物群体智慧解决复杂优化问题的有效工具，它在函数寻优、聚类分析等领域的应用，展现了其强大而灵活的适应性。通过对算法的不断改进和参数调优，我们可以期待鱼群算法在未来的IT领域发挥更大的作用。

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基于鱼群算法的函数寻优算法.zip （14个子文件）

基于鱼群算法的函数寻优算法

example2

AF_prey.m 1KB

AF_swarm.m 1KB

AF_foodconsistence.p 849B

AF_init.m 563B

example2.m 2KB

AF_follow.m 1KB

dist.m 139B

example1

AF_prey.m 1KB

AF_swarm.m 1KB

AF_foodconsistence.p 805B

AF_init.m 563B

example1.m 2KB

AF_follow.m 1KB

dist.m 139B

clc clear all close all tic figure(1);hold on ezplot('x*sin(10*pi*x)+2',[-1,2]); %% 参数设置 fishnum=50; %生成50只人工鱼 MAXGEN=50; %最多迭代次数 try_number=100;%最多试探次数 visual=1; %感知距离 delta=0.618; %拥挤度因子 step=0.1; %步长 %% 初始化鱼群 lb_ub=[-1,2,1]; X=AF_init(fishnum,lb_ub); LBUB=[]; for i=1:size(lb_ub,1) LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)]; end gen=1; BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值 BestX=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量 besty=-100; %最优函数值 Y=AF_foodconsistence(X); while gen<=MAXGEN fprintf(1,'%d\n',gen) for i=1:fishnum [Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); %聚群行为 [Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); %追尾行为 if Yi1>Yi2 X(:,i)=Xi1; Y(1,i)=Yi1; else X(:,i)=Xi2; Y(1,i)=Yi2; end end [Ymax,index]=max(Y); figure(1); plot(X(1,index),Ymax,'.','color',[gen/MAXGEN,0,0]) if Ymax>besty besty=Ymax; bestx=X(:,index); BestY(gen)=Ymax; [BestX(:,gen)]=X(:,index); else BestY(gen)=BestY(gen-1); [BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1); end gen=gen+1; end plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100) xlabel('x') ylabel('y') title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动') figure plot(1:MAXGEN,BestY) xlabel('迭代次数') ylabel('优化值') title('鱼群算法迭代过程') disp(['最优解X：',num2str(bestx,'%1.5f')]) disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')]) toc