一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法

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导师姓名
钱积新
学科专业
控制科学与工程
文献出处
浙江大学   2003年
关键词
人工智能论文  集群智能论文  动物自治体论文  人工鱼群算法论文
论文摘要

优化命题的解决存在于许多领域,对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景。随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高,基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难。 本文将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中,构造了一种解决问题的架构一鱼群模式,并由此产生了一种高效的智能优化算法—人工鱼群算法。 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述,并对算法的收敛性能和算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析;针对组合优化问题,给出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念,并给出了算法在组合优化问题中的描述;针对大规模系统的优化问题,给出了基于分解协调思想的人工鱼群算法;给出了人工鱼群算法中常用的一些改进方法;给出了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒PID的参数整定中两个应用实例;最后指出了鱼群模式和算法的发展方向。 在应用中发现,人工鱼群算法具有以下主要特点: ◆ 算法只需要比较目标函数值,对目标函数的性质要求不高; ◆ 算法对初值的要求不高,初值随机产生或设定为固定值均可以; ◆ 算法对参数设定的要求不高,有较大的容许范围; ◆ 算法具备并行处理的能力,寻优速度较快; ◆ 算法具备全局寻优的能力; 鱼群模式和鱼群算法从具体的实施算法到总体的设计理念,都不同于传统的设计和解决方法,同时它又具有与传统方法相融合的基础,相信鱼群模式和鱼群算法有着良好的应用前景。

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绪论

1 课题目的和意义

2 国际国内研究状况和进展

3 论文各部分的主要内容

第一章 鱼群模式概论

1.1 人工智能

1.2 集群与集群智能

1.3 动物自治体

1.4 鱼群模式

1.4.1 视觉

1.4.2 鱼群行为分析

1.4.3 人工鱼

1.4.4 问题的解决

1.5 结论

第二章 基本人工鱼群算法

2.1 前言

2.2 人工鱼模型(AF-artificial fish)

2.2.1 一些定义

2.2.2 行为描述

2.2.3 行为选择

2.3 算法描述

2.4 仿真实验研究

2.5 算法对照

2.6 人工鱼群算法全局收敛的基础

2.7 各参数对收敛性能的影响分析

2.7.1 视野和步长

2.7.2 拥挤度因子δ(delta)

2.7.3 人工鱼的个体数目

2.7.4 参数对计算时间的影响

2.8 结束语

第三章 组合优化问题的人工鱼群算法应用

3.1 引言

3.2 基本概念

3.2.1 组合优化问题

3.2.2 人工鱼群算法中的距离和邻域

3.3 人工鱼群算法描述

3.3.1 人工鱼(AF,Artificial Fish)模型

3.3.2 符号定义

3.3.3 人工鱼的行为描述

3.3.4 小结

3.4 计算实例研究

3.5 结论

第四章 基于分解协调的人工鱼群算法

4.1 引言

4.2 系统的分解与鱼群的分类

4.3 基于分解和协调思想的鱼群算法描述

4.3.1 符号说明

4.3.2 人工鱼行为描述

4.3.3 结果的获取

4.3.4 补充说明

4.4 计算实例

4.4.1 计算结果

4.4.2 结果比较

4.5 结论

第五章 人工鱼群算法的改进方法

5.1 引言

5.2 改进的鱼群算法

5.2.1 生存机制

5.2.2 竞争机制

5.2.3 仿真结果

5.3 视野的改进

5.4 高阶行为模式

5.5 分段优化方法

5.6 混合优化方法

5.7 结论

第六章 人工鱼群算法的应用研究

6.1 引言

6.2 基于人工鱼群算法的参数估计方法

6.2.1 前言

6.2.2 基于人工鱼群算法的系统辨识

6.2.3 仿真实例

6.2.4 结论

6.3 基于人工鱼群算法的鲁棒PID控制器参数整定方法研究

6.3.1 引言

6.3.2 鲁棒PID控制器

6.3.3 基于人工鱼群算法的参数整定

6.3.4 实例仿真研究

6.3.5 结论

第七章 结语

参考文献

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