基于全局最優(yōu)的快速人工魚(yú)群算法及其應(yīng)用研究

人工魚(yú)群算法是一種有關(guān)動(dòng)物行為的算法，這種算法具有一定的智能性，是最近幾年國(guó)內(nèi)學(xué)者提出來(lái)的。這種人工魚(yú)群算法是從行為方面進(jìn)行的主要研究，并對(duì)原來(lái)存在的問(wèn)題進(jìn)行解決。

【關(guān)鍵詞】人工魚(yú)群算法 優(yōu)化方法 群體智能

眾多實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蜃C明，群體智能優(yōu)化的相關(guān)算法在很多問(wèn)題的解決上都發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，也得到了十分廣泛的應(yīng)用。

1 人工魚(yú)群算法

1.1 魚(yú)群及其算法的基本思想

人工魚(yú)群算法主要依據(jù)的是魚(yú)群的行為啟發(fā)，在2002年被提出的一種有關(guān)動(dòng)物行為的比較優(yōu)化的算法。一般情況下，一個(gè)范圍之內(nèi)，魚(yú)群中的魚(yú)會(huì)跟隨群體中的其它成員一起找到食物比較多的地方。而通常情況下，一片水域范圍內(nèi)食物最多的地方往往會(huì)有最多的魚(yú)群數(shù)目。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)，使用人工制作的魚(yú)對(duì)魚(yú)群的各種行為進(jìn)行模擬，進(jìn)而完成直線尋優(yōu)的目的。

1.2 人工魚(yú)模型

有關(guān)人工魚(yú)模型的算法使用的是基于animats的模式，設(shè)計(jì)采用的順序是從上到下的，因此先進(jìn)行的步驟就是人工魚(yú)模型的建造。通常情況下使用的是面向?qū)ο蟮募夹g(shù)方式，并用會(huì)用C++語(yǔ)言的偽代碼形式來(lái)加以說(shuō)明。人工魚(yú)一般的模型描述方式如下：

{

Various：

float AF_X[n]； //AFs position

float AF_step； //the distance that AF can moue for each step

float AF_visual； //the visual diatance of AF

float try_number； //attempt time in the behavior of prey

float AF_delta； //the condition of jamming

Functions：

float AF_foodconsistence（）； //the food consistence of AFs current position

float AF_move（）； //AF move to the next position

float AF_follow（）； //the behavior of follow

float AF_prey（）； //the behavior of prey

float AF_swarm（）； //the behavior of swarm

float AF_evaluate（）； //evaluate and select the behavior

float AF_init（）； //to initialize the AF

Aritificial_fish（）；

Virtual～Aritificial_fish（）；

}；

通過(guò)上述模型的設(shè)置，會(huì)讓人工魚(yú)相關(guān)信息能被同伴收到，并能將人工魚(yú)的一些行為規(guī)劃到種群類(lèi)型之中，會(huì)在魚(yú)中間有所感知。

對(duì)人工魚(yú)個(gè)體的狀態(tài)表示通常表示為向量X=（x1，x2，x3……xn），其中xi （i=1，……，n ）表示要尋優(yōu)的變量；然后將人工魚(yú)處在環(huán)境的食物多少表示為 Y = f （ X），Y 代表目標(biāo)函數(shù)值；人工魚(yú)個(gè)體之間的距離表示為dij= |Xi-Xj|；Step 表示人工魚(yú)移動(dòng)的最長(zhǎng)距離；δ表示和其他魚(yú)之家的擁擠情況。

1.2.1 聚群行為

有關(guān)人工魚(yú)的聚群行為可以用偽代碼形式加以說(shuō)明，可以設(shè)人工魚(yú)當(dāng)前狀態(tài)是Xi，要完成的任務(wù)是對(duì)周?chē)欢ǚ秶鷥?nèi)有伙伴的數(shù)目fn及中心位置Xc進(jìn)行測(cè)量，要是得到的兩個(gè)數(shù)相比的比值小于δYi，則表示人工魚(yú)中心位置食物比較充足，也沒(méi)有很多同伴在周?chē)?，然后可以向食物方向游?dòng)一次；如果情況相反那么就不執(zhí)行覓食行為。偽代碼描述如下：

float Artificial_fish：：AF_swarm（）

{

f n=0；Xc =0；

for（j=0；j

if（i ，dj< Visual）{nf ++；Xc +=Xj；}

else

AF_prey（）；

Return AF_foodconsistence（

i |next

X ）；

}

1.2.2 追尾行為

有關(guān)追尾行為同樣可以使用偽代碼方式進(jìn)行表示，首先設(shè)人工魚(yú)當(dāng)前狀態(tài)設(shè)置為Xi ，要完成的任務(wù)書(shū)要對(duì)一定范圍內(nèi)的的伙伴數(shù)量Yj進(jìn)行探索，其中最大的伙伴Xj的數(shù)量如果比擁擠度δ大，表明伙伴Xj周?chē)呤澄锉容^充分，并且其周?chē)h(huán)境沒(méi)有很多同伴，于是應(yīng)該執(zhí)行朝伙伴Xj的方向前進(jìn)一步命令；如果得到的結(jié)果相反，就不執(zhí)行覓食行為。偽代碼描述如下：

float Artificial_fish：：AF_follow（）

{

Y max= ∞

for（j=0；j

if（i ，jd< Visual&&jY max> Y）

{ jmaxY = Y；jmaxX = X；}

fn =0；

for（j=0；j

if（max， jd< Visual）{fn ++；}

Else

AF_prey（）；

returnAF_foodconsistence（

i |nextX ）；

}

2 人工魚(yú)群算法在各領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 電力系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用

在電力系統(tǒng)中人工魚(yú)群算法是通過(guò)禁忌搜索方式的使用，并對(duì)人工魚(yú)的一些行為加以改進(jìn)，讓人工魚(yú)在游動(dòng)完成各種位置的探索的時(shí)候具備一定的記憶能力。然后會(huì)將探索過(guò)的地方設(shè)置為記憶禁區(qū)，這樣能提高工作效率，最大程度上避免出現(xiàn)重復(fù)的搜索情況。并對(duì)搜索記憶中一些比較好的狀態(tài)加以標(biāo)記，這樣能更好的確保搜索有更高的效率和更好的質(zhì)量。

2.2 在多級(jí)梯階物流中轉(zhuǎn)的運(yùn)輸系統(tǒng)中起優(yōu)化作用

在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用人工魚(yú)群算法，要對(duì)變量的約束條件以及求解的精確程度進(jìn)行重點(diǎn)考慮，要使需要求解的空間有離散化特性，使一個(gè)比較大的變量空間變成大小適中的網(wǎng)格，用人工魚(yú)群的相關(guān)計(jì)算形式能使各級(jí)的中轉(zhuǎn)站和網(wǎng)路點(diǎn)之間的關(guān)系更加明確，并能在一定程度上消除相鄰的兩級(jí)中轉(zhuǎn)站之間的約束條件，并利用對(duì)算法的改良使問(wèn)題的優(yōu)化方式更容易使用。實(shí)踐中能夠看出，這種算法在多級(jí)梯階的運(yùn)輸系統(tǒng)的問(wèn)題處理上會(huì)得到很好的應(yīng)用。

3 結(jié)束語(yǔ)

人工魚(yú)群算法根據(jù)自然界魚(yú)群的行為作為使用原理，通過(guò)不斷更新和升級(jí)會(huì)應(yīng)用在更多領(lǐng)域中?？偠灾谌肿顑?yōu)的快速人工魚(yú)群相關(guān)算法在實(shí)際應(yīng)用中十分實(shí)用，計(jì)算方式在各個(gè)領(lǐng)域中也能加以運(yùn)用。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介

郭榮艷（1977-），女，河南省周口市人。碩士學(xué)位?，F(xiàn)為周口師范學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)樾盘?hào)與信息處理。

史水娥，現(xiàn)供職于河南師范大學(xué)。

作者單位

1.周口師范學(xué)院 河南省周口市 466001

2.河南師范大學(xué) 河南省新鄉(xiāng)市 453007