[發明專利]一種新型的鰻魚群智能算法

在審

• 申請號: 201410192137.1
• 申請日: 2014-05-08
• 公開（公告）號: CN104008416A
• 公開（公告）日: 2014-08-27
• 發明（設計）人: 孫耀勝
• 申請（專利權）人: 孫耀勝
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及智能技術領域，特別是涉及一種新型的群智能算法。?

背景技術

基于對大自然生物規律的研究，各種群智能算法相繼被提出，來解決科學與工程領域大規模復雜的優化問題。其中，比較經典的群智能算法主要有蟻群算法、粒子群算法、人工蜂群算法、人工魚群算法等，并且已被廣泛的應用在函數優化，圖像處理，模糊控制，模式識別，大數據處理等領域。但是，對于大規模的優化問題，這些算法普遍存在收斂速度慢、求解精度低等問題。而且，沒有一種算法可以對所有的問題均求得最優解，不同的算法針對不同的問題會取得更好的結果。因此，對于不同類別的問題，開發新型的智能算法是非常有必要的。?

發明內容

本發明提供了一種新型的鰻魚群智能算法，算法通過對鰻魚生活行為的分析，提取了鰻魚濃度適應、鄰近學習、性別突變三個重要性為，通過對鰻魚三個重要行為的合理組織，引入等級劃分制度與標識度的思想，提出了對于組合優化問題的離散型鰻魚算法，對于離散個體間的鄰近學習，本文則采用了新穎的切割片段法。與遺傳算法、蟻群算法等算法相比，鰻魚群智能算法具有較快的收斂速度與求解精度。?

具體實施方式

算法主要由種群初始化，濃度適應，標識個體、鄰近學習，性別突變等五個步驟組成。?

初始化種群?

????????設鰻魚的種群規模為S，初始種群可表示為

????????????????????????????????????????????????????X_i?=(x₁,···x_i,···x_n)????1≤n≤S????????????????????????????????????????(1)

?????????其中，X_i為平均分配在空間里的解。

濃度適應?

????????對每個個體中相連的r個目的地進行隨機排列來對個體進行隨機調整，如果調整后個體的生存能力大于當前個體，則用調整后的個體替代當前個體，否則當前個體保持不變。當到達指定調整次數后，停止調整，可用如下函數進行描述：

????????????????????????????????????????????????????????????????????x_i+1=f(x_i,r)???????????????????????????????????????????????????????????????????(2)

????????其中，x_i+1為調整后的個體，r為調整半徑。函數表示對個體x_i中相鄰的r個數進行隨機排列。

標識個體?

????????算法通過定義個體標識度S來描述一個可行解的優劣，可用如下函數進行描述：

??????????????????????????????????????????????????????????????????????S=F+C?????????????????????????????????????????????????????????????????????(3)

????????其中，S為個體的標識度，F為個體的適應值，C為個體當前適應值與上一代適應值之差，即優化距離。

跟隨鄰伴?

????????算法一般跟隨距離自己較近的優勢個體進行移動，距離自身越近的優勢個體，被學習的概率越大，反之越小。對于離散問題，可把適應值相近的個體看做距離較近的個體。這里定義為學習系數β

??????????????????????????????????????????????????????????β_ij=1/(1+exp(-λF_i/F_j))????????????????????????????????????????????????????????(4)

????????其中，F_i為當前個體的適應值，F_j為被學習個體的適應值,?λ為調整算子；