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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 群体智能及算法2

1.2.1 群体智能的概念2

1.2.2 群体智能的特点3

1.2.3 群体智能优化算法统一框架模式4

1.3 人工鱼群算法4

1.3.1 人工鱼群算法的生物学基础4

1.3.2 鱼群算法的基本思想8

1.4 人工鱼群算法研究进展9

1.5 本书的组织结构14

1.6 本章小结16

参考文献16

第2章 基本人工鱼群算法的原理22

2.1 引言22

2.2 人工鱼模型22

2.3 行为描述23

2.3.1 定义23

2.3.2 行为描述23

2.3.3 行为选择25

2.3.4 算法描述26

2.3.5 算法主要特点27

2.3.6 算法流程28

2.4 本章小结28

第3章 人工鱼群算法的改进29

3.1 引言29

3.2 一种改进的人工鱼群算法29

3.2.1 引言29

3.2.2 改进策略29

3.2.3 改进人工鱼群算法流程31

3.2.4 仿真实验及分析31

3.3 基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法35

3.3.1 引言35

3.3.2 正交试验的原理35

3.3.3 邻域正交交叉算子36

3.3.4 基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法流程37

3.3.5 仿真实验及分析37

3.4 多人工鱼群协同优化算法40

3.4.1 引言40

3.4.2 多人工鱼群协同优化算法基本原理40

3.4.3 多人工鱼群协同优化算法流程40

3.4.4 多人工鱼群协同优化算法特点41

3.4.5 仿真实验及分析41

3.5 一种多智能体人工鱼群算法43

3.5.1 引言43

3.5.2 智能体43

3.5.3 多智能体人工鱼群算法44

3.5.4 仿真实验46

3.6 基于比例选择算子的人工鱼群算法51

3.6.1 引言51

3.6.2 比例选择算子51

3.6.3 种群选择方案52

3.6.4 人工鱼的行为描述53

3.6.5 对人工鱼视野和步长的改进53

3.6.6 基于比例选择算子的人工鱼群算法流程54

3.6.7 仿真实验及分析54

3.7 人工鱼群算法的简化模型58

3.7.1 引言58

3.7.2 人工鱼群算法分析58

3.7.3 人工鱼群算法的简化模型59

3.7.4 仿真实验及分析60

3.8 本章小结64

参考文献64

第4章 人工鱼群算法的种群拓扑结构分析66

4.1 引言66

4.2 影响拓扑结构的主要因素66

4.3 人工鱼群的拓扑结构和邻域结构66

4.4 几种常见拓扑结构的性能分析70

4.4.1 固定迭代次数下的收敛精度70

4.4.2 固定收敛误差精度下的收敛速度71

4.5 全局版人工鱼群算法73

4.5.1 基本原理73

4.5.2 人工鱼的行为描述73

4.5.3 行为选择74

4.5.4 公告板74

4.5.5 全局版人工鱼群算法流程74

4.5.6 仿真实验及分析75

4.6 全局版二进制人工鱼群算法80

4.6.1 全局版二进制算法提出的原理81

4.6.2 定义82

4.6.3 模糊函数82

4.6.4 人工鱼群初始化83

4.6.5 人工鱼的行为描述83

4.6.6 全局版二进制人工鱼群算法流程84

4.6.7 基于0—1背包问题的全局版二进制人工鱼群算法85

4.7 基于冯·诺依曼邻域结构的人工鱼群算法87

4.7.1 人工鱼群的冯·诺依曼邻域结构87

4.7.2 基于冯·诺依曼邻域结构的人工鱼行为描述88

4.7.3 行为选择89

4.7.4 公告板89

4.7.5 动态视野和步长89

4.7.6 算法流程90

4.7.7 算法的特点90

4.7.8 仿真实验90

4.8 本章小结96

参考文献96

第5章 人工鱼群算法收敛性研究及其参数分析98

5.1 引言98

5.2 人工鱼群算法收敛性分析99

5.2.1 基础知识99

5.2.2 状态空间分析100

5.2.3 人工鱼群算法的收敛性证明101

5.3 参数对算法性能的影响105

5.3.1 视野和步长对算法性能的影响105

5.3.2 8对算法性能的影响108

5.3.3 Try _ number对算法性能的影响110

5.3.4 群体规模对算法性能的影响111

5.4 参数选择原则113

5.5 本章小结114

参考文献114

第6章 人工鱼群算法的典型应用116

6.1 引言116

6.2 人工鱼群算法与水资源工程116

6.2.1 水位流量关系拟合116

6.2.2 河流横向扩散系数确定119

6.2.3 黄河水质综合评价121

6.2.4 水库优化调度128

6.2.5 灌区优化配水128

6.3 人工鱼群算法与组合优化问题129

6.3.1 旅行商问题130

6.3.2 生产调度问题130

6.3.3 产品配置设计问题130

6.4 人工鱼群算法与参数优化问题131

6.4.1 参数估计问题131

6.4.2 鲁棒PID控制器参数整定131

6.5 人工鱼群算法与电力系统问题132

6.5.1 电力系统短期负荷预测132

6.5.2 电力系统无功优化132

6.5.3 配电网开关优化配置133

6.6 人工鱼群算法与油田系统问题134

6.6.1 油田注水系统运行优化134

6.6.2 石油运输系统多级站点定位135

6.7 人工鱼群算法与环境工程问题135

6.7.1 空气质量评价问题136

6.7.2 湖泊富营养化综合评价136

6.8 人工鱼群算法在其他方面的应用136

6.8.1 IIR数字滤波器设计136

6.8.2 人脸表情识别137

6.8.3 聚类挖掘问题137

6.8.4 多项式求解问题138

6.8.5 计算机网络中路由选择的优化求解138

6.8.6 单机场地面等待优化139

6.8.7 机器人加工路径优化139

6.9 本章小结139

参考文献140

第7章 人工鱼群算法同其他仿生优化算法的融合143

7.1 引言143

7.2 其他几种仿生算法的基本原理143

7.2.1 遗传算法143

7.2.2 蚁群算法144

7.2.3 粒子群优化算法145

7.2.4 混合蛙跳算法146

7.2.5 文化算法148

7.3 人工鱼群算法与粒子群优化算法的融合149

7.3.1 PSO和AFSA混合优化算法149

7.3.2 PSO和改进的AFSA154

7.4 人工鱼群算法与其他算法的融合155

7.4.1 人工鱼群算法与遗传算法155

7.4.2 人工鱼群算法与蚁群算法156

7.4.3 人工鱼群算法与文化算法156

7.5 本章小结157

参考文献157

第8章 展望159

8.1 引言159

8.2 人工鱼群算法的改进159

8.3 人工鱼群算法的理论分析160

8.4 人工鱼群算法的应用领域160

8.5 人工鱼群算法的并行实现及其硬件实现160

8.6 人工鱼群算法的智能融合161

8.7 人工鱼群算法的离散模型研究161

8.8 本章小结161