组合优化问题的人工鱼群算法应用

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1、堡堕组合优化问题的人工鱼群算法应用Applicationofartificialfishswarmalgorithmincombinatorialoptimizationproblems薛亚娣(兰州文理学院数字媒体学院，甘肃兰州730000)摘要：优化组合问题在现实生活中应用普遍，而且工程代表性强，可是想要实现最优化求解不容易，当今组合优化求解的主要方式采用启发式算法。人工鱼群算法是新型的群智能优化的算法，它的原理简单易懂，收敛速度快捷，求解精度颇高。最近几年得到了重视和广泛应用。关键词：组合优化问题；人工鱼群算法；旅行商问题；车间作业调度Abstra

2、ct：Theoptimizationofcombinatorialproblemsinreallifeapplications，andengineeringisstrong，butitisnoteasytOachievetheoptimalsolution，themainwaytOsolvetheproblemofcombinationoftheheuristicalgorithm．Artificialfishswarmalgorithmisanewswarmintelligenceoptimizationalgorithm，itsprinciplei

3、ssimpleandeasytounderstand，convergencespeedisfastandtheaccuracyishigh．Inrecentyears，ithasbeenwidelyused．Keywords：combinatorialoptimizationproblem；artificialfishschoolalgorithm；travelingsalesmanproblem；jobshopscheduhng中图分类号：TPl8文献标识码：B文章编号：10()3—8965(2()16)()4一()f)79一(13组合优化又叫离散优

4、化，是通过对数学方法研究与分快速性：算法中虽然也存在一定的随机因素，但整体析去找寻离散事件的最优分组、排列、筛选、次序等，是是在逐步向最优搜索的；运筹学中的经典重要分支，随着计算机科学、管理科学以全局性．算法具有跳出部分极值的功能，使不受局部及现代化生产技术方法的日益成长与发展，这种问题频繁极值的限制和影响；发生，受到许许多多学者的高度关注。人工鱼群算法以它跟踪性：随着工作状况或其他因素的改变而造成极值的并行性、简单性、快速性等特征，成为了一种新的智能的变化，人工鱼群算法具有迅速跟踪变化的能力。群算法。所以研究组合优化问题的人工鱼群算法应用的意义不言而

5、喻。2人工鱼的几种典型行为1人工鱼群算法1．1人工鱼群算法的定义人工鱼群算法是2003年邵之江、李晓磊等人首次提出来的。它表示在一片水中，鱼一般能自行或者跟随其他鱼群找到营养物质较多的地方，所以，鱼存在数量最多的地方一般就是本片水域中物质营养最多的地方，人工鱼群算法就是利用这一特征，通过组建构造人工鱼来模拟鱼群的寻找吃食、聚集鱼群及相互追尾行为，从而实现寻优目标化。图1鱼群现场照片1．2人工鱼群算法的几大特点简单性：在算法中仅能使用目标问题的函数值并行性：许多AF并行进行搜索：1)觅食行为：一般正常情况下鱼往往在水中自由自在游动，当发现食物后，就会向食

6、物逐步增多的方向飞速游去。2)聚群行为：鱼在水中游动的过程，为了保证自身的生存条件，躲避外界危害，会自然而然地聚集成群，鱼聚群所遵守的原则有3条：分隔原则：尽可能避免过度与临近鱼群伙伴造成拥挤：对准原则：尽可能与附近伙伴的游动方向保持一致：内聚原则：尽可能朝附近鱼群伙伴的中心游动。3)追尾行为：当鱼群中有鱼发现食物的地点并且快速朝食物移动时，其临近的鱼群会尾随此鱼快速来到食物点。4)随机行为：单独的一条鱼在水中通常都是无规则游动的，这就是为了更大范围面积地寻找食物点以及身边的鱼群伙伴。5)行为选择：根据所需要解决问题的性质，对人工鱼所生活的环境进行评价

7、，从而选择一种行为方式。较常用的评价方法就是选择能使组合最优化的行为，亦是各个行为中使得人工鱼接下来是一个最优状态的行为，如果没能使接下来的状态最优，则采取随机行为。3具体人工鱼算法79综合以上的人工鱼的行为，各个人工鱼探究它目前所处的环境状况和鱼群状况，从而来选择一种适合的行为来实际执行，最终人工鱼聚集在几个极值的周围。一般情况下，在讨论求极大值时，拥有较大的适应值的人工鱼一般处于值较大的极值周围，这利于获取整体极值区域，而且较大的极值区周围一般也能集结许多的人工鱼，这有助于判断并且获取整体极值。具体的人工鱼算法步骤如下：步骤1：确定种群规模数量结构

8、为N．在变量可行域内生成N个个体，设定人工鱼的可视区域，步长为Step，拥挤度因子为&，尝试次