自适应差分变异的人工鱼群算法

作     者：郭长珍 李整 GUO Chang-Zhen;LI Zheng

作者机构：华北电力大学(保定)计算机系 

出 版 物：《计算机系统应用》 (Computer Systems & Applications)

年 卷 期：2024年第33卷第8期

页      面：214-221页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：人工鱼群算法 自适应 差分变异 反向学习机制 基准测试函数 

摘      要：针对人工鱼群算法存在的全局搜索能力欠缺,鲁棒性差及易陷入局部极值等不足,提出一种自适应差分变异的人工鱼群算法(ADMAFSA).首先,该算法采用自适应视野和步长策略,改善种群个体在较优区域的精细搜索能力,提升算法的寻优精度.其次,在人工鱼群的随机行为中引入反向学习机制,通过发掘潜在的寻优空间,提高算法的全局搜索性能,避免算法早熟收敛.最后,借鉴差分进化算法对质量较差的人工鱼进行变异操作,从而增加鱼群的多样性,降低算法陷入局部极值的可能性.为验证改进算法的性能,本文对6个基准测试函数和8个CEC2019函数进行仿真,与其他AFSA变体、新型智能算法进行对比,实验结果表明, ADMAFSA在寻优精度和鲁棒性方面均有所提高.最后,在齿轮系设计问题上,进一步证明了改进算法具有较好的优化效果.