一种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法.pdfVIP

上 海 理 工 大 学 学报 第 36卷 第3期 J．UniversityofShanghaiforScienceandTechnology Vo1．36 No．3 2014 文章编号：1007—6735(2014)03—0223—04 DOI：10．13255／j．cnki．jusst．2014．03．003 一 种新的粒子群算法与人工鱼群算法的混合算法 袁光辉 ， 樊重俊 ， 张惠珍 ， 王 斌 ， 覃太贵 (1．上海理工大学 管理学院，上海 200093；2．三峡大学 理学院，宜 昌 443002) 摘要：通过分析粒子群算法和人工鱼群算法的优缺点，利用粒子群算法收敛速度快及人工鱼群算 法能较好地收敛到全局最优解的特点，提出了一种新的混合算法．算法以粒子群为基础进行设计， 根t!~A．x-鱼群的公告板、群聚和随行策略的模式对粒子群进行速度与位置变更，使原有的粒子群变 成具有一定智能的粒子，从而达到提高有哪些信誉好的足球投注网站精度及效率的目的．通过Generalize-Schwefe1等3个经 典函数进行优化仿真后发现，该混合算法具有有哪些信誉好的足球投注网站精度更高及收敛速度更快的特点，同时该算法在 求解高维问题时具有明显优势． 关键词：粒子群算法；人工鱼群算法；混合算法 中图分类号：TP301 文献标志码：A HybridAlgorithm IntegratingNew ParticleSwarm Optim ization andArtificialFish SchoolAlgorithm YUANGuang．hui。FANChong-jun，ZHANGHui—zhen，WANGBing，QINTai-gui (1．BusinessSchool，UniversityofShanghaiforScienceandTechnology，Shanghai200093，China； 2．CollegeofScience，ChinaThreeGorgesUniversity，Yichang 443002，China) Abstract：Anew hybridalgorithm withfastconvergencespeedandcapabilityofsearchingoptimal solution within defined space was proposed by uniting the advantages of particle swarm optimizationandartificialfishswam algorithm ．In thenew algorithm，thevelocityandpo sitionof theparticle swarm were modified in optimization according to the bulletin boards，clusterof artificialfishandaccompanyingstrategymode1．Then theoriginalparticleswarm wasturned to intelligentparticlesandthesearchprecisionandefficiencywereimproved．Thesimulationsprove thatthenew hybridalgorithm po ssesessthecharacteristicofhigheraccuracy searchandfaster convergencebyusingthreeclassicfunctionsinoptimization，likeGeneralize—Schwefelfunctionetc． Keywords：particleswarm optimization (PSO)；artificial厂{shschoolalgorithm (AFSA)； hybridalgorithm 收稿 日期 ：2013—06—08 基金项目：上海市教委科研创新(重点)资助项 目(14ZZI31)；上海市研究生创新基金资助项目(JWCXSL1302)