改进人工鱼群算法参数分析与优化性能

本文主要探讨了改进的人工鱼群算法在参数分析方面的研究，通过优化觅食、追尾、聚群行为以及自适应调整可视域，提升了算法的性能。作者对比了传统优化方法的局限性，指出人工鱼群算法(AFSA)在解决函数优化问题上的优势，如全局优化能力、鲁棒性和快速收敛性。然而，AFSA也存在平衡探索与开发能力差、后期搜索盲目性大、精度低和速度慢等问题。针对这些问题，文中引用了不同文献中的改进策略，如自适应参数调整、小生境技术与模拟退火算法的结合，以提高算法的寻优精度和执行效率。 正文: 人工鱼群算法(AFSA)是由李晓磊等人提出的一种基于生物群体智能的优化方法，模仿了鱼类的集体行为，如觅食、追尾和聚群等。该算法的特点在于其对搜索空间的自适应能力和不依赖于函数的梯度信息，因此适用于解决多变量、非线性等复杂优化问题。然而，AFSA在实际应用中面临的主要挑战是容易陷入局部最优，以及在搜索后期缺乏有效的指导策略，导致精度和速度下降。 为了解决这些问题，研究者们进行了多方面的改进。例如，通过自适应调整算法中的关键参数，如鱼的运动概率、鱼群的聚集系数等，可以动态地改变算法的行为，使得搜索过程更加灵活和高效。此外，引入小生境技术可以模拟环境变化，帮助算法跳出局部最优，增加全局探索的可能性。而结合模拟退火算法的温度控制机制，可以在保证搜索广度的同时，避免过早收敛，从而提升求解精度。 在论文中，作者进行了仿真实验，用不同参数设置的AFSA对优化函数进行求解，分析了各个参数对算法性能的影响。实验结果显示，合理的参数选择可以显著改善AFSA的寻优效果，提高执行速度，并增强算法的稳定性。通过与其他优化算法的比较，改进的人工鱼群算法在解决复杂优化问题时表现出更高的求解精度和更快的收敛速度。 这篇论文对改进的人工鱼群算法进行了深入的参数分析，为优化AFSA提供了理论依据和实践指导。通过这些改进，算法能够更好地应对各种优化问题，进一步推动了群智能算法在工程、控制和决策等领域中的应用。