摘要
分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对旅行商问题的特点,采用随机键表达编码,直接在编码空间模拟人工鱼行为,将城市间的距离作为启发式信息,根据状态转移概率和轮盘赌选择策略进行最优解码,加快人工鱼寻优的速度;设计了三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。最后,结合实例对算法进行了比较和分析。算法测试表明:改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。
After analyzing disadvantages of artificial fish school algorithm solving combinational optimization problems,put forward an improved artificial fish school algorithm. Facing the characteristic of TSP,the algorithm used random-keys expression to encode. In order to accelerate the optimizing speed of artificial fish,it directly simulated artificial fish behavior in the code space,which used the distance between the cities as heuristic information according to state transition probability and the roulette selection strategy for optimal decoding. Designed three update operators to improve the global search ability of artificial fish. At last,carried out comparation and analysis combining examples. Experimental results show that this algorithm can improve the speed of convergence efficiently and has much higher capacity of global optimization.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第10期3734-3736,共3页
Application Research of Computers
基金
陕西省自然科学基金资助项目(2009JM7007)
陕西省教育厅专项科研计划资(08JK354)
关键词
人工鱼群算法
旅行商问题
启发式信息
组合优化
最优解码
artificial fish school algorithm（ AFSA）
traveling salesman problem（ TSP）
heuristic information
combinational optimization
optimal decoding
作者简介
作者简介：朱命昊（1986-），男，河南新乡人，硕士研究生，主要研究方向多目标优化和智能优化算法等（zhuminghao52@163．com）；
厍向阳（1968-），男，陕西周至人，副教授，博士后，主要研究方向为数据挖掘与智能信息处理、人工智能与模式识别、复杂系统建模与优化等．
