基于精英高斯学习的改进鱼群粒子群混合算法

为提高算法在高维函数上的寻优性能,提出改进鱼群粒子群混合算法。该算法将鱼群算法全局搜索性能好与粒子群算法局部搜索性能强的优点相结合,在寻优初始阶段采用鱼群算法获得最优群体,在后期用粒子群算法实现精搜索。针对初始种群随意性大、分布不均的问题,通过均匀初始化,优化初始种群的分布;并对算法全局搜索方向性差、效率低的问题,采用仿照蛙跳算法的分组方式对种群进行分组,同时对组内优秀个体和一般个体使用不同搜索策略,提高搜索的目的性和效率。引入改进的精英高斯学习,从而提升最终结果的精度。利用该算法对6个标准函数寻优并与其他算法比较,结果表明,该算法的改进有效且性能优于其他算法。

人工鱼群——粒子群混合算法优化进港航班排序

针对空中交通管理中的进港航班排序问题,提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序,使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点,先以AFSA在全局寻找满意的解域,再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解,最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明,在单跑道和双跑道情况下,AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20.9%和34.4%,比基本AFSA减少了3.2%和3.5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。

基于人工鱼群和粒子群优化混合算法的侧铣刀轴轨迹规划

针对圆锥刀侧铣加工非可展直纹面的刀轴轨迹规划问题,采用两点偏置法确定初始刀轴矢量,为评价单个刀位,提出了单刀位下的误差度量函数,即刀轴上各点到非可展直纹面的距离与对应各点到圆锥面的距离差值的平方和最小。为解决每个刀位下的位姿寻优问题,提出了基于人工鱼群(AFS)和粒子群优化(PSO)混合算法的优化方案。仿真结果表明,所提方法在单刀位下的优化过程简单,结果精度高,优化后位姿集合形成的刀具包络误差小。

粒子群-鱼群混合算法在桁架结构优化设计中的应用

群智能算法由于其优异的搜索性能被广泛应用于结构优化设计,人工鱼群算法和粒子群算法都是基于动物群体行为的智能优化随机算法.本文介绍了人工鱼群算法和粒子群算法的基本原理,并提出了粒子群和鱼群杂交混合的一种新方法:粒子群-鱼群混合算法,将粒子群-鱼群混合算法应用到四个桁架结构的重量优化设计,包括平面桁架结构和空间桁架结构,通过比较粒子群-鱼群混合算法、人工鱼群算法、粒子群算法的优化结果,发现改进的粒子群-鱼群混合算法具有收敛精度高、收敛速度快等特点,同时具有较好的稳定性,可用于结构优化设计.