【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2015年第32卷第9期 267-270页,共4页

【作 者】： 侯剑 [1] ; 刘方爱 [1] ; 冷严 [1] ; 王岑竹 [2]

【摘 要】 针对在经典人工鱼群算法中收敛速度过慢和寻优精度不够的问题，提出了一种人工鱼群协同优化算法，提出将鱼群进行分类的思想，为不同类型的人工鱼群设置不同的进化参数和行为选择优先级，并针对各类鱼群定义了活跃因子，使用上述因素控制各类鱼群的寻优活动，进行协调工作。另外，在算法中引入邻居影响因素，在人工鱼个体每次执行相关行为后，选择下一个状态前，使用附近的其它人工鱼个体进行参数调整，以实现整个群体加速优化的目标。仿真通过采集不同迭代次数后的全局最优值与经典鱼群算法比较，证明了改进算法相对于经典人工鱼群算法在收敛速度和寻优精度方向能得到有效的提高。