人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA)是模拟鱼群行为的智能优化算法。
其原理是:
1、 初始化鱼群。包括鱼群规模、鱼的维度和搜索空间范围。
2、 定义鱼的行为规则。主要包括觅食、聚集、追尾和繁殖4种行为。
- 觅食:鱼会移动到食物较多的区域,这对应着移动到适应度较高的区域。
- 聚集:鱼会聚集到密度较高的区域,这可以视为在Solution Space中寻找最优区域。
- 追尾:鱼会追随体力更强的鱼,这对应着朝向当前最优的搜索方向移动。
- 繁殖:高适应度的鱼会产生新的鱼以增加种群的diversity。
3、 根据行为规则不断迭代搜索。在最大迭代代数内,鱼会根据行为规则移动位置和改变能量。
4、 不断更新全局最优解。在搜索过程中不断更新鱼群最高能量鱼的位置作为全局最优解。
5、 输出全局最优解作为算法结果。
其基本思想是利用鱼群的社会行为实现群体协作搜索,解决复杂优化问题。
实现代码示例:
python
import random
class AFSA():
def __init__(self, size_fish, dim_fish, size_space):
self.fish_num = size_fish # 鱼群数量
self.dim = dim_fish # 鱼的维度
self.space = size_space # 搜索空间范围
# 初始化鱼群位置和能量
self.X = [[random.uniform(-size_space, size_space) for j in range(dim_fish)] for i in range(fish_num)]
self.E = [0.0 for i in range(fish_num)]
# 觅食规则
def forage(self, i):
...
# 聚集规则
def swarm(self, i, j):
...
# 追尾规则
def follow(self, i, j):
...
# 繁殖规则
def reproduce(self, i):
...
# 迭代搜索
def search(self):
for t in range(max_iter):
# 根据行为规则更新鱼的位置和能量
for i in range(self.fish_num):
self.forage(i)
self.swarm(i)
self.follow(i)
self.reproduce(i)
# 更新最优位置和能量
...
return self.best_x AFSA 算法充分利用鱼群的社会行为来实现智能优化,具有强大的全局搜索能力和较快的收敛速度。理解其工作原理,可以帮助我们设计更高效稳定的 AFSA 算法,并将其应用于更广泛的复杂优化问题。