本文選題：人工魚群算法 + 共軛梯度法　； 參考：《計算機應用研究》2017年12期

【摘要】：針對基本人工魚群算法運算精度低和效率差的缺點,將共軛梯度法引入基本人工魚群算法中,得到改進的人工魚群算法。算法對每條人工魚分別進行聚群算子和追尾算子,若更新結果沒有得到改善,則利用共軛梯度法進行更新。在人工魚群更新過程中引入共軛梯度法,減少隨機性,增強人工魚個體的局部尋優(yōu)能力,確保人工魚每次更新都會得到改善,從而加快人工魚群算法收斂速度。數(shù)值實驗結果表明,所得改進人工魚群算法具有更快的收斂速度,同時收斂精度也得到一定提升。
[Abstract]:The conjugate gradient method is introduced into the basic artificial fish swarm algorithm to improve the artificial fish swarm algorithm, aiming at the shortcomings of low precision and poor efficiency of the basic artificial fish swarm algorithm. The algorithm carries on the clustering operator and the rear-end operator to each artificial fish respectively. If the update result is not improved, the conjugate gradient method is used to update the artificial fish. The conjugate gradient method is introduced in the process of artificial fish regeneration, which reduces randomness, enhances the local optimization ability of artificial fish, and ensures that artificial fish can be improved every time, thus speeding up the convergence speed of artificial fish swarm algorithm. Numerical results show that the improved artificial fish swarm algorithm has faster convergence speed and higher convergence accuracy.
【作者單位】： 北京建筑大學理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61463009) 北京市自然科學基金資助項目(4122022) 中央支持地方科研創(chuàng)新團隊項目(PXM2013-014210-000173)
【分類號】：TP18

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本文編號：1915717