自适应视野的人工鱼群算法求解最短路径问题.pdf

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1、第35卷第1期通信学报、，01-35No．12014年1月JournalonCommunical[ionsJanuary2Ol4doi：10．3969~．issn．1000—436x．2014．01．001自适应视野的人工鱼群算法求解最短路径问题马宪民，刘妮(西安科技大学电气与控制工程学院，陕西西安710054)摘要：针对基本人工鱼群算法的参数视野固定不变导致算法后期收敛速度慢、运算量大、易陷入局部最优等问题，提出自适应视野的改进人工鱼群算法。改进后的算法只对人工鱼的觅食行为的视野进行调整，使其随着算法的迭代次数的增加而逐渐减小，但当

2、视野小于初始值的一半时，停止减小，使其等于初始值的一半。将提出的改进型人工鱼群算法应用到求解基于道路网络的最短路径问题中，并通过实验证明了改进后的人工鱼群算法比基本人工鱼群算法及蚁群优化算法收敛速度快、计算量小，而且更加准确和稳定。关键词：最短路径；人工鱼群算法；自适应视野；蚁群优化算法中图分类号：TP18；TP393文献标识码：A文章编号：1000—436X(2014)01—0001．06Improvedartificialfish—swarmalgorithmbasedonadaptivevVilsSiloOnfIorsolvin

3、athlleshIiortestpathlaproblemMAXian-min．LIUNi(CollegeofElectricalandControlEngineering，Xi’anUniversityofScience&Technology,Xi’an710054，Chma)Abstract：Tosolvebasicartificialfish-swarmalgorithm(AFSA)’Sdrawbacksoflowconvergencerateinthelatterstage，alargeamountofcomputationa

4、ndeasinessoftrappinginlocaloptimalsolution，causedbytheconstantvisionofthearti-ficialfish，animprovedartificialfish—swarmalgorithmbasedonadaptivevision(AVAFSA)wasproposed．Theimprovedalgorithmonlyadjustedthevisionofthepreyingbehaviorofartificialfishtomakethevisiongradually

5、decreasewiththeincreaseofthenumberofiterationsofthealgorithm．Whenthevaluebecamelessthanhalftheinitialvalue，itmadethevaluebeequaltohalftheinitialvalue．Theproposedimprovedartificialfishswarmalgorithmwasappliedtothestaticshortestpathproblembasedonroadnetworktoprovidecustom

6、erswiththebestpath．Simulationresultsdepicttheim—provedalgorithmhashigherconvergencerate，asmalleramountofcalculation，andismoreaccurateandstablethanthebasicAFSAandantcolonyoptimization(Aco)．Keywords：shortestpath；artificial—fishswarrnalgorithm；adaptivevision；antcolonyoptim

7、ization搜索时问比较长，往往会出现早熟收敛的情况；对引言初始种群很敏感，初始种群的选择常常直接影响解最短路径是智能车辆导航系统中的一个关键的质量和算法效率【4]。基本蚁群算法搜索时间长，问题，在求解最短路径的算法中，目前国内外公认而且容易出现停滞，存在着收敛速度慢、易陷入局的较好算法有经典的迪杰斯特拉(Dijkstra)及弗洛部最优等缺陷；而模型中各参数的取值更直接关系伊德(Floyd)算法，但时间复杂度是此2种算法的瓶到算法的收敛速度和全局搜索能力_4’5]。粒子群算法颈【IJ。随着人工智能研究的深入，一些新的智能虽然收敛速度

8、较快，但精度较低、易发散，容易陷优化算法不断被提出，包括遗传算法、蚁群算法、入局部最优解I4J。而人工鱼群算法(AFSA，artificia1．粒子群算法、人工鱼群算法等。遗传算法的主要缺fishswarmalgorit