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基于捕鱼策略的优化方法改进研究
答辩学生:何德牛
研究方向:计算智能
专业:计算机应用技术
指导老师:王勇教授
学校:广西民族大学
目录
研究背景及现状
基本捕鱼策略算法
采用正交变换的改进FSOA
采用随机选点和旋转定点的改进FSOA
基于FSOA的几种混合算法
求解高维问题的改进FSOA
总结与展望
1 研究背景及现状

随着科技的发展
优化问题的难度变大
传统优化方法无能为力
群智能算法兴起
遗传算法、萤火虫算法、蚁群算法、人工鱼群算法、免疫算法、捕鱼策略算法等
1 研究背景及现状

优点
优化精度高
收敛速度快
对初值不敏感
缺点
探测模式固定
搜索缺乏随机性
易陷入局部极值
2009年
2010年
2011年
提出时间相对较晚
相关研究较少
《采用捕鱼策略的优化方法》算法的提出
《一种采用动态策略的模拟捕鱼优化方法》提出采用
动态策略来提高算法的全局寻优能力的改进方法
《PSO与捕鱼策略相结合的优化方法》提出将微粒群算法(PSO)与FSOA相结合的优化方法
《AFSA与改进FSOA相结合的优化方法》则提出人工鱼群算法(AFSA)与FSOA相结合的优化方法
《一种采用随机探测策略的改进FSOA 》提出控制渔夫搜索方向和限制采用收缩搜索策略的改进方法

1 研究背景及现状
2 基本捕鱼策略算法

模拟渔夫撒网捕鱼行为
将捕鱼工作域假设为目标
求解空间
找到鱼群密度最大点,即
找到问题最优解
算法目的
移动搜索
收缩搜索
撒网探测
渔夫的撒网探测模式:“方体”
2 基本捕鱼策略算法
假设渔夫的最初位置和最初投网点为:
然后在其周围按“方体”下网,可以得到以撒网探测点:
(续)
3 采用正交变换的改进FSOA



只有位于群体当前最优位置的渔夫可以采用收缩搜索策略;处于非群体最优位置的渔夫在搜索过程采用移动搜索策略。
首先在渔夫前进方向上随机选取一个探测点,然后通过这一探测点的正交旋转变换再确定若干个探测点。
3 采用正交变换的改进FSOA

前进方向
步长范围内
随机一点
第一步
第二步
使用公式
N-1次
获取另外N-1个撒网探测点
其中
为旋转正交矩阵,即有