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自适应差分变异的人工鱼群 算法 2024年 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.关键词：人工鱼群算法 自适应 基于改进鱼群 算法 的AGV路径规划研究 关键词：人工鱼群算法 AGV 路径规划 智能仓储 基于人工鱼群 算法 的篮球跳投轨迹实时跟踪 2024年 鱼群 算法 的篮球跳投轨迹实时跟踪方法。提取三维坐标系下图像中篮球边缘轮廓信息,通过滤波函数消除篮球跳投图像噪声,基于人工鱼群 算法 提取图像中篮球跳投轨迹特征,寻找篮球运动轨迹的最优解集,改进篮球实时跟踪匹配路径,形成轨迹跟踪函数。实验结果可知,该方法的平均轨迹跟踪误差为18.28mm,与常规方法相比降低了6.22mm以上。因此,该跟踪方法的篮球轨迹跟踪精度更高,并且实时跟踪轨迹与真实轨迹更吻合。关键词：人工鱼群算法 篮球跳投 基于人工鱼群 算法 的混沌图像加密算法 研究 适用于配电网无功优化的混合鱼群 算法 2024年 鱼群 算法 同传统群智能算法 一样,由于基础种群的随机性以及寻优路线的不确定性等原因可能导致算法 寻不到最优解。为解决以上问题,利用混沌变换序列生成遍布更加均匀的初始值;采用自适应的视野与步长动态改变搜索范围;引入改进的生物“进化”机制,利用当代和精英个体的基因来对鱼群 进行淘汰,加快收敛速度。将该混合算法 用于IEEE33节点系统配电网的无功优化中,结果表明改进的算法 更易跳出局部最优,且收敛速度较快,收敛性能较好,提高了寻优效率。关键词：人工鱼群算法 自适应 进化机制 无功优化 基于人工鱼群 算法 的水风光联合调峰优化模型 2024年 鱼群 算法 (MAAFAS)的,以剩余负荷均方差最小为目标函数的梯级水风光短期调峰优化调度模型。该模型充分结合了Agent算法 的自主性和人工鱼群 算法 的全局寻优性,降低了约束的复杂性,易于获得复杂问题求解下的最优解。并以我国南方地区某流域的6座水电站,11座风电场,4座光伏电站组成的风光水电源互补系统为研究对象,从不同来水场景下(汛期、枯期)进行实例分析。结果表明:该模型可以有效地利用水电能源的调峰能力,平均提高负荷峰谷差降幅率到44.65%,缩小原始负荷峰谷差3300 MW,剩余负荷趋于平稳,便于风光能源的更好消纳,是一种实用性较强的水风光短期调峰优化方法。关键词：短期优化调度 调峰 梯级水电站 基于改进人工鱼群 算法 的无人机三维航迹规划 被引量：1 2024年 算法 中,针对传统人工鱼群 算法 (Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)存在易陷入局部最优、优化效率不佳等问题,引入了步长衰减函数,提出了一种自适应步长的人工鱼群 算法 (Adaptive Step Size Artificial Fish Swarm Algorithm,AS-AFSA),实现航迹规划中全局与局部收敛的自适应;进一步给出了人工鱼权重优化策略,提高人工鱼群 算法 的收敛速度与精度。仿真结果表明,改进人工鱼群 算法 在无人机航迹规划情景下表现优异,迭代次数相同条件下,航迹代价相较于狼群算法 (Wolf Colony Algorithm,WCA)优化了4.5%,相较于传统人工鱼群 算法 优化了2.5%。关键词：无人机 航迹规划 改进人工鱼群算法 自适应步长 基于改进人工鱼群 算法 的最短路径问题研究 2024年 鱼群 算法 (Detection Operator and Experiecnce Learning Artificial Fish Swarm Algorithm,DOEL-AFSA)。仿真实验结果表明,DOEL-AFSA得到的最短路径比鱼群 算法 (AFSA)、动态分级蚁群算法 (WAS)等算法 更好,其求解效率更高。关键词：鱼群算法 检测算子 基于改进人工鱼群 算法 的多农机调度作业方法 鱼群 算法 的多农机调度作业方法，包括：基于人工鱼群 算法 初始化人工鱼群 规模及初始化人工鱼群 算法 参数，每一条人工鱼代表一种调度分配方案；计算人工鱼群 中每一条人工鱼的适应度参数f，并将适应度参数f最优...基于改进人工鱼群 算法 的蠕虫机器人路径规划 2024年 鱼群 算法 在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的人工鱼群 算法 ,旨在提高算法 效率及精度。首先,在算法 觅食行为中加入寻优循环,减少算法 在路径规划中选取位置点的随机性,使机器人能够更快地走向目标点;其次,融合禁忌搜索算法 ,通过引入禁忌表来记录算法 陷入局部最优的路径,使算法 在选取新位置点时能够避开局部最优区域,避免算法 在局部过度循环,同时对规划出的路径进行优化处理,删去重复栅格点之间的路径,保证路径中没有重复的栅格点;最后,将改进后的人工鱼群 算法 应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明:相较于其他对比算法 ,在地图1、2、3中改进人工鱼群 算法 所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。关键词：人工鱼群算法 路径规划 禁忌搜索 栅格地图
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