基于差分进化的鱼群算法及其函数优化应用

人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行差分进化操作,进而跳出局部极值,克服后期搜索的无目的性。仿真结果表明,与鱼群算法、粒子群算法进行相比,进化后鱼群算法的收敛速度和寻优精度得到明显改善,具有较好的优化效果。