本文關(guān)鍵詞：魚(yú)群算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

人工魚(yú)群算法 2012-11-13 21:23:41

分類(lèi)：

人工魚(yú)群算法主要利用魚(yú)的三大基本行為：覓食、聚群和追尾行為，采用自上而下的尋優(yōu)模式從構(gòu)造個(gè)體的底層行為開(kāi)始，，通過(guò)魚(yú)群中各個(gè)體的局部尋優(yōu)，達(dá)到全局最優(yōu)值在群體中凸顯出來(lái)的目的。

（1）              覓食行為：這是魚(yú)趨向食物的一種活動(dòng)，一般認(rèn)為它是通過(guò)視覺(jué)或味覺(jué)來(lái)感知水中的食物兩或食物濃度來(lái)選擇行動(dòng)的方向。

（2）              聚群行為：大量或少量的魚(yú)聚集成群，進(jìn)行集體覓食和躲避敵害，這是它們?cè)谶M(jìn)化過(guò)程中形成的一種生存方式。

（3）              追尾行為：當(dāng)某一條魚(yú)或幾條魚(yú)發(fā)現(xiàn)食物時(shí)，它們附近的魚(yú)會(huì)尾隨而來(lái)，導(dǎo)致更遠(yuǎn)處的魚(yú)也會(huì)尾隨過(guò)來(lái)。

覓食行為主要認(rèn)為是循著食物多的方向游動(dòng)的一種行為，在尋優(yōu)中則是向較優(yōu)方向進(jìn)行的迭代方式。聚群行為能夠很好的跳出局部極值，并盡可能搜索到其它的極值，最終搜索到全局極值。追尾行為有助于快速的向某個(gè)極值方向前進(jìn)，加快尋優(yōu)的速度，并防止人工魚(yú)在局部振蕩而停滯不前。魚(yú)群算法在對(duì)以上行為進(jìn)行評(píng)價(jià)后，自動(dòng)選擇合適的行為，從而形成一種高效快速的尋優(yōu)策略。

人工魚(yú)群算法的行為描述：

覓食行為：設(shè)置人工魚(yú)當(dāng)前狀態(tài)，并在其感知范圍內(nèi)隨機(jī)選擇另一個(gè)狀態(tài)，如果得到的狀態(tài)的目標(biāo)函數(shù)大于當(dāng)前的狀態(tài)，則向新選擇得到的狀態(tài)靠近一步，反之，重新選取新?tīng)顟B(tài)，判斷是否滿足條件，選擇次數(shù)達(dá)到一定數(shù)量后，如果仍然不滿足條件，則隨機(jī)移動(dòng)一步。

聚群行為：人工魚(yú)探索當(dāng)前鄰居內(nèi)的伙伴數(shù)量，并計(jì)算伙伴的中心位置，然后把新得到的中心位置的目標(biāo)函數(shù)與當(dāng)前位置的目標(biāo)函數(shù)相比較，如果中心位置的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)于當(dāng)前位置的目標(biāo)函數(shù)并且不是很擁擠，則當(dāng)前位置向中心位置移動(dòng)一步，否則執(zhí)行覓食行為。

追尾行為：人工魚(yú)探索周?chē)従郁~(yú)的最優(yōu)位置，當(dāng)最優(yōu)位置的目標(biāo)函數(shù)值大于當(dāng)前位置的目標(biāo)函數(shù)值并且不是很擁擠，則當(dāng)前位置向最優(yōu)鄰居魚(yú)移動(dòng)一步，否則執(zhí)行覓食。

根據(jù)所要解決的問(wèn)題性質(zhì)，對(duì)人工魚(yú)當(dāng)前所處的環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而選擇一種行為。較常用的評(píng)估方法是：選擇各行為中使得向最優(yōu)方向前進(jìn)最大的方向，也就是各行為中使得人工魚(yú)的下一步狀態(tài)最優(yōu)的行為，如果沒(méi)有能使下一個(gè)狀態(tài)優(yōu)于當(dāng)前狀態(tài)的行為，則采用隨機(jī)行為。

人工魚(yú)群算法步驟：

Step3:計(jì)算每條魚(yú)的食物濃度函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)），把最優(yōu)的值放入公告板中；

Step4：對(duì)于每條人工魚(yú)執(zhí)行以下操作

（1）              計(jì)算出追尾行為、聚群行為的值，采用行為選擇策略，選擇最優(yōu)的行為作為魚(yú)的移動(dòng)方向，缺省行為是覓食行為。

（2）              計(jì)算出每條魚(yú)的食物濃度函數(shù)（目標(biāo)函數(shù)），其最優(yōu)值與公告板中的值進(jìn)行比較，最終公告板中始終保持最優(yōu)的值。

最終公告板中的值就是最優(yōu)值。

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