求解机组组合问题的改进型人工鱼群算法研究  

Improved artificial fish swarm algorithm for combined allocation problem

作　　者：翟军臣[1] 杜廷松[1,2] 李德宜[2] 李文武[3] 

机构地区：[1]三峡大学非线性与复杂系统研究所,湖北宜昌443002 [2]武汉科技大学冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室,武汉430081 [3]三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002

出　　处：《计算机工程与应用》2014年第17期223-229,共7页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.61174216;No.61374028);湖北省自然科学基金(No.2013CFA131);冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室(武汉科技大学)开放基金(No.z201402)

摘　　要：提出了改进型人工鱼群算法。采用线性递减的函数取代标准人工鱼群算法(BAFSA)中的固定视野;在觅食行为中,利用粒子群算法(PSO)中的惯性权重线性递减的视野来加速算法的收敛速度;同时用混沌现象代替BAFSA中的随机现象。给出了算法的全局收敛性证明,并将算法应用于求解电力系统机组组合问题,分别对基准测试函数、三机组和十机组系统进行仿真计算,结果均表明新算法能有效跳出局部极值,收敛速度快且具有更高的精度。因此,改进型算法可以作为求解机组组合问题的有效算法。An improved artificial fish swarm algorithm is proposed. The new algorithm uses the linear decreasing func-tion instead of a fixed visual, uses linear decreasing inertia weight as the Particle Swarm Optimization（PSO）to accelerate the convergence speed of the algorithm, and uses chaos phenomenon instead of random phenomena of BAFSA. It pres-ents the global convergence proof and carries on the simulation experiment with the test function and the systems of three units and ten units. The results show that the improved algorithm can escape from the local extremum effectively, and has higher convergence speed and precision. So it can be used as an effective algorithm for combined allocation problem.

关 键 词：机组组合 人工鱼群 线性递减 混沌搜索 Artificial Fish SWARM Algorithm(AFSA) 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]