改进斥力人工鱼群算法提升全局优化性能

本文主要探讨了"基于改进斥力机制人工鱼群算法"的研究，由施荣华和霍磊两位作者共同完成，发表在中国科技论文在线上。他们的研究背景是针对传统人工鱼群算法在全球搜索和解精度方面的局限性，这种算法通常在处理复杂优化问题时可能会陷入局部最优，缺乏跳出局部极值的能力。 改进斥力人工鱼群算法的核心在于对人工鱼群结构的创新设计。首先，它将人工鱼群分为两部分：一部分是普通行为人工鱼群，负责维持优化过程中的全局探索；另一部分是排斥行为人工鱼群，它们具有更强的排斥特性，主要用于驱动鱼群远离当前的局部最优解，促使搜索范围扩大，以寻找更广阔的可能解空间。这种排斥行为引入了拒绝因子的概念，有效地增加了种群的多样性，减少了陷入局部极值的可能性。 作者通过实验验证了该算法在优化求解中的表现。结果显示，改进后的算法显著提高了搜索过程中的多样性，从而增强了全局寻优性能。与基本人工鱼群算法相比，改进斥力人工鱼群算法不仅能够在搜索过程中保持较高的解精度，还能够更有效地找到全局最优解，从而避免了传统算法的局限。 该研究对于优化理论和实际应用具有重要意义，特别是在处理大规模、高维度优化问题时，如机器学习中的参数调优、物流路径规划等领域，改进斥力人工鱼群算法有望提供更为高效和精确的解决方案。此外，文中提到的排斥行为和群体动态模型也为其他进化计算方法的设计提供了新的思考视角。 这篇论文深入剖析了改进斥力人工鱼群算法的工作原理、优势和应用潜力，对于理解和提升人工智能优化算法在复杂问题求解上的效能具有重要的学术价值。