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针对在经典人工鱼群算法中收敛速度过慢和寻优精度不够的问题,提出了一种人工鱼群协同优化算法,提出将鱼群进行分类的思想,为不同类型的人工鱼群设置不同的进化参数和行为选择优先级,并针对各类鱼群定义了活跃因子,使用上述因素控制各类鱼群的寻优活动,进行协调工作。另外,在算法中引入邻居影响因素,在人工鱼个体每次执行相关行为后,选择下一个状态前,使用附近的其它人工鱼个体进行参数调整,以实现整个群体加速优化的目标。仿真通过采集不同迭代次数后的全局最优值与经典鱼群算法比较,证明了改进算法相对于经典人工鱼群算法在收敛速