猴群空翻机制作用下的自适应人工鱼群算法

针对人工鱼群算法在函数优化中存在陷入局部最优、后期收敛速度过慢及人工鱼群寻优精度低等问题,对动态分组方案的人工鱼群算法进行了研究,提出一种新的自适应人工鱼群算法。该算法利用猴群算法中的空翻行为替代鱼群的聚群和追尾行为,同时引入模糊函数,自适应调整鱼群算法的视野及步长,提高了算法的运行效率,更好地平衡了全局搜索与局部搜索之间的关系。算法在后期避免提前收敛,能够快速跳出局部最优位置,保证了寻优质量。仿真实验表明,该算法明显优于基于动态分组方案的人工鱼群算法,有效提高了寻优精度和寻优质量,避免了人工鱼群的早熟现象。     

基于改进人工鱼群算法优化参数的支持向量机研究

为了降低人为设定参数值对支持向量机运行结果准确度的影响,采用智能算法中的人工鱼群算法,搜寻支持向量机相应参数的最优解。由于人工鱼群算法运算在寻优精度和效率方面均有提升空间,故将混沌机制引入人工鱼参数初始化,通过改进固定参数和行为算子得到支持向量机预测模型。使用该模型进行中长期电力需求预测研究,并与其它参数优化算法产生的模型进行均方误差对比。研究结果表明：改进后的模型在拟合均方误差和预测均方误差上都优于未优化的模型,支持向量机在预测精度方面有一定程度的提升。     

THERM-A-REST NEOAIR睡垫最轻、最暖的露营睡垫

当你跳人大海探寻奇妙的世界时,一定希望能在大海里呆得更久、离鱼群更近,但水下呼吸器有限的空气和产生的气泡让这两个希望都很难实现。现在,一种更易于使用的水下呼吸装置Poseidon Discovery却能够帮你做到这些。这台潜水呼吸器能够循环潜水员呼出的气体,     

TSP问题的人工鱼群解决方案

人工鱼群算法是目前提出的一种基于生物模型的优化算法,文章阐述了人工鱼群算法的相关知识,提出了TSP问题的人工鱼群算法的基本模型,并对采用人工鱼群算法模拟TSP问题的基本步骤进行了定性分析。     

基于感知范围的鱼群优化算法

模拟鱼群在空间的游动行为. 以个体鱼之间的实空间欧式距离为量度,将个体鱼感知范围内的邻域空间分为吸引、排斥和中性区域,同时考虑所有个体鱼都有向食物源运动的趋势. 利用参数选取实验来确定感知范围参数;通过标准测试函数实验对所提出的新鱼群算法和人工鱼群算法进行了对比分析. 在此基础上,对两种算法的搜索步长进行了实验研究. 最后,在基本算法的基础上提出了线性变化权重因子策略,13个测试函数的实验证实此策略可以进一步提升算法性能.     

基于自动向量机的酒店住户信息预测研究

针对日益增长的旅游用户对住宿酒店需求的不断增多,如何能够有效的预测酒店住户的信息,本文在自动向量机的基础上,将高斯多核概念结合自动向量机,形成了组合的多核向量机,通过人工鱼群算法来优化其(C,σ)参数,使得预测的精度得到提高。仿真实验中将本文算法与其他人工向量机算法进行对比,在酒店住户信息预测方面取得了比较好的效果。     

夜钓奇遇

前年5月,正值春夏之交,笔者一来走亲访友,二来执竿游钓,来到了四川岳池县偏远的小山村邓家河边。此地丘陵起伏,夹以浅山。户户农家,散布在簇簇浓密的竹林之中。这里到处是梯田,为了便利灌溉,河上每隔一二里地便筑有一座石堰。河水既清且静,逶迤而流,正是鱼儿生息和繁衍的地方。小河属嘉陵江水系,产鲫、鲤、白鱼,更多桃花斑(即溪哥、     

电力市场环境下的无功优化研究

电力市场条件下,传统无功优化的目标函数应作相应的修改,由原来的一次能源消耗量最小转变为经济利益最大。由于无功电量要计价,所以电网公司购买无功电量的支出应计入目标函数。以有功网络损耗费用和无功费用综合最小为目标函数,将无功优化问题转化成一个无约束求极值问题,以IEEE30节点电力系统为例进行了仿真计算,结果表明该模型和算法的正确性,适用性和较好的经济性。     

一种基于粒子群和鱼群的混合优化算法

本文通过分析和比较粒子群和人工鱼群算法的优点和缺点,提出了一种新的混合优化算法,并用此算法求解无约束优化问题,实际仿真数值结果表明,新算法的收敛精度和收敛速度都明显优于粒子群和鱼群算法,且亦然符合动物的自然规律,是一种很高效的优化算法．     

海洋中的集体主义者

鱼群是海洋中的乌云当你潜入海洋，会发现鱼儿们像举行游行一样，同类鱼总是一群一群地在水里集体行动，鱼群的数量从几十条、几百条到几万条、十几万条甚至几百万条一同行动，鱼群有大有小，有的长1600米，厚60米，甚至可以覆盖面积达5万平方米的海洋。当庞大的鱼群浩浩荡荡地