简介概要

基于嵌入干扰机制的改进人工鱼群算法及其应用

来源期刊:机械设计与制造2020年第11期

论文作者:陆凤仪 任重 徐格宁

文章页码:69 - 149

关键词:人工鱼群算法;生物视觉特性;差分进化算法;干扰行为;

摘    要:针对人工鱼群算法(AFSA)中收敛精度不足、早熟现象明显、稳定性较差及结果精度受参数影响较大的问题,提出基于嵌入机制的改进人工鱼群算法。以参数统计分析为基础,设定步长与视野数值成反比的条件下,构建一种模仿生物视觉特性的步长、视野因子模型,并将差分进化算法中的变异行为作为人工鱼群完成觅食、聚群、追尾行为后的干扰行为。根据参数之间的关系、视野与步长的关系,采用五种类型测试函数分别对AFSA、DAFSA、DE进行对比验证,结果表明:DAFSA在稳定性、计算精度与早熟现象改进方面较AFSA有明显提升。同时为验证所提方法的实用性,将其应用在50t/22.5m桥式起重机主梁金属结构轻量化设计中。

详情信息展示

基于嵌入干扰机制的改进人工鱼群算法及其应用

陆凤仪,任重,徐格宁

太原科技大学机械工程学院

摘 要:针对人工鱼群算法(AFSA)中收敛精度不足、早熟现象明显、稳定性较差及结果精度受参数影响较大的问题,提出基于嵌入机制的改进人工鱼群算法。以参数统计分析为基础,设定步长与视野数值成反比的条件下,构建一种模仿生物视觉特性的步长、视野因子模型,并将差分进化算法中的变异行为作为人工鱼群完成觅食、聚群、追尾行为后的干扰行为。根据参数之间的关系、视野与步长的关系,采用五种类型测试函数分别对AFSA、DAFSA、DE进行对比验证,结果表明:DAFSA在稳定性、计算精度与早熟现象改进方面较AFSA有明显提升。同时为验证所提方法的实用性,将其应用在50t/22.5m桥式起重机主梁金属结构轻量化设计中。

关键词:人工鱼群算法;生物视觉特性;差分进化算法;干扰行为;

<上一页 1 下一页 >

相关论文

  • 暂无!

相关知识点

  • 暂无!

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号