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人工魚(yú)群算法(AFSA)是2002年李曉磊提出的基于魚(yú)群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略

  • 資源大小:397 K
  • 上傳時(shí)間: 2013-12-18
  • 上傳用戶:SAMDUK
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  • 標(biāo)      簽: AFSA 2002 人工魚(yú)群 算法

資 源 簡(jiǎn) 介

人工魚(yú)群算法(AFSA)是2002年李曉磊提出的基于魚(yú)群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略,該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將 人工魚(yú)群算法應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí),形成了人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)與 BP算法、模擬退化算法、進(jìn)化算法訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,驗(yàn)證了人工魚(yú)群 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全局尋優(yōu)能力上的優(yōu)勢(shì),進(jìn)而利用人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力系統(tǒng)短期 負(fù)荷預(yù)測(cè),建立了人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。為了進(jìn)一步提高算法的穩(wěn)定性,以 及求得全局最優(yōu)值的能力,文中給出了改進(jìn)的人工魚(yú)群算法。當(dāng)人工魚(yú)種群的最優(yōu) 值在多代未變的情況下,加入了“跳躍”行為,改變?nèi)斯~(yú)個(gè)體的參數(shù),避免陷入 局部最優(yōu)并提高了尋求全局最優(yōu)解的能力。然后建立了新的預(yù)測(cè)模型,實(shí)際編程表 明,改進(jìn)后的模型具有更好的全局最優(yōu)化能力及穩(wěn)定性。

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