优化论文：优化捕鱼算法局部极值

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1、优化论文：优化捕鱼算法局部极值【中文摘耍】群智能算法作为一种新的智能优化技术，以其精度高、鲁棒性好等特点受到了计算机界学者的广泛关注。至今,人们已经提出了许多种优化算法，如人工鱼群算法、遗传算法、萤火虫算法等。实践证明,群智能算法是一种能有效地解决全局优化问题的技术。本文研究的主要内容及研究成果如下：（1）第一章，首先介绍了智能算法的背景和，其次介绍了群智能的研究现状以及其广泛应用，最后给出了本文的结构及内容框架。（2）第二章，简要介绍了渔夫捕鱼算法（FSOA）o（3）第三章，根据FSOA算法在渔夫探测时容易出现重复探测的现象，提出了采用动态步长的模拟捕鱼策略改进方法。渔夫的搜索方向受其当

2、前前进方向的限制。实验证明该方法能有效地解决收敛速度慢的缺点。（4）第四章，提出了一种区域搜索以代替随机探测策略的方法。渔夫可根据口己所处环境的不同而采用不同的搜索策略，使算法的优化精度得到了明显的改进。（5）第五章，提出了一种将收缩方法和粒子群算法相结合的混合算法。该算法要求首先找出一些局部极值,在进行速度更新吋,粒子根据自己所处环境的不同采用不同的更新策略。实验数据表明该方法可以有效地解决大多数优化问题。【英文摘要】Swarmintelligencealgorithmasanewintelligentoptimizationtechnologywasextensiveconcerned

3、withitshighprecisionandgoodrobustnessbycomputersciencescholar・Sofar,peoplehaveproposedmanykindsofoptimizationalgorithm,suchasartificialfishalgorithm,geneticalgorithm,giowormswarmoptimizationalgorithm,etc・Ithasbeenfoundthatswarmintelligeneealgorithmisakindoftechnologythatcansolvetheglobaloptimizati

4、onproblemeffectively.Themaincontentsandconclusionsareasfollows:(1)Thefirstchapterintroducesthebackgroundandpurposeofintelligentalgorithms,andthendescribestheresearchstatusofswarmintelligenceanditswideapplication,giventhestructureandframeworkfinely.(2)Thesecondchapterintroducestheswarmfishermenopti

5、mizationalgorithm(FSOA).(3)ChapterthreewasproposedanimprovingmethodthatasimulationofthedynamicstepstrategyfishermandetectionalgorithmbasedonFSOAsusceptibletoduplicationdetectionphenomenon,Fishermanbyitscurrentsearchdirectionwaslimitedbytheforwarddirection・Experimentsshowthatthismethodcansolvethedi

6、sadvantageofslowconvergenceeffectively.(4)ChapterfourwasproposedanewmethodthatregionsearchinsteadofRandomdetectionstrategy.Fishermencanusedifferentsearchstrategyaccordingtothemdifferentenvironmenl,soastomaketheprecisiongotimprovedsignificant]y.(5)Chapterfivewasproposedanewmethodthatshrinkagemethod

7、combinedwithparticleswarmalgorithm.Itisrequiredthatthefirstfindsomelocalextremism,particleusedifferentupdatingstrategyaccordingtotheirdifferentenvironmentinspeedupdate-Theexperimentaldatashowthatthismethodcansolv