智能优化算法-人工鱼群优化算法（ASFA）（附源码）

news2024/9/28 9:23:23

目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取

1.内容介绍

人工鱼群优化算法 (Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了鱼群的觅食、聚群和避障行为，用于解决复杂的优化问题。

AFSA的工作机制主要包括：

觅食行为：模拟鱼群寻找食物的过程，通过随机移动和跟随行为来探索解空间。
聚群行为：通过模拟鱼群聚集的行为，促进算法的局部搜索能力。
避障行为：通过模拟鱼群避开障碍物的行为，避免陷入局部最优解。

优点包括：

强大的探索能力：AFSA能够有效地探索解空间的不同区域。
鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。
易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

不足之处：

可能的早熟收敛：在某些情况下，AFSA可能会过早收敛到局部最优解。
参数敏感性：算法性能可能会受到某些关键参数的影响，需要适当的参数调优。
计算成本：对于非常复杂的问题，AFSA可能需要较高的计算资源。

AFSA的应用范围广泛，例如：

工程设计：优化机械部件设计、电路设计等，考虑多个性能指标。
资源分配：解决生产调度、物流管理等问题，平衡多个目标。
机器学习：用于特征选择、参数调优等，提高模型性能。
经济金融：投资组合优化、风险管理等，平衡风险与收益。

总之，AFSA作为一种成熟且有效的优化算法，在处理复杂优化问题方面展现了显著的优势。随着进一步的研究和应用，AFSA将在更多领域发挥重要作用。

2.部分代码

clc
clear
close all
tic
figure(1);
hold on
ezplot('x*sin(10*pi*x)+2',[-1,2]);
%% 参数设置
fishnum=50; %生成50只人工鱼
MAXGEN=50; %最多迭代次数
try_number=100;%最多试探次数
visual=1; %感知距离
delta=0.618; %拥挤度因子
step=0.1; %步长
%% 初始化鱼群
lb_ub=[-1,2,1];
X=AF_init(fishnum,lb_ub);
LBUB=[];
for i=1:size(lb_ub,1)
LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];
end
gen=1;
BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值
BestX=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量
besty=-100; %最优函数值
Y=AF_foodconsistence(X);
while gen<=MAXGEN
for i=1:fishnum
[Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); %聚群行为
[Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y); %追尾行为
if Yi1>Yi2
X(:,i)=Xi1;
Y(1,i)=Yi1;
else
X(:,i)=Xi2;
Y(1,i)=Yi2;
end
end
[Ymax,index]=max(Y);
figure(1);
plot(X(1,index),Ymax,'.','color',[gen/MAXGEN,0,0])
if Ymax>besty
besty=Ymax;
bestx=X(:,index);
BestY(gen)=Ymax;
[BestX(:,gen)]=X(:,index);
else
BestY(gen)=BestY(gen-1);
[BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);
end
gen=gen+1;
end
plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100)
xlabel('x')
ylabel('y')
title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动')
figure
plot(1:MAXGEN,BestY)
xlabel('迭代次数')
ylabel('优化值')
title('鱼群算法迭代过程')
disp(['最优解X：',num2str(bestx,'%1.5f')])
disp(['最优解Y：',num2str(besty,'%1.5f')])
toc