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- 人工鱼群算法(AFSA)是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略,该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习,形成了人工鱼群神经网络模型,通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较,验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势,进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测,建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性,以 及求得全局最优值的能力,文中
AFS
- 关于人工鱼群算法的一个实例,可以实现所有的人工鱼的基本功能,是采用c开发的
f982876002788543
- 一个试卷自动生成的利用人工鱼群算法的程序,用Visual c++缩写-An examination of the use of automatic generation of artificial fish-swarm algorithm procedure, using Visual c++ acronym
yuqun
- 在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方,人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食。-In the midst of the waters, the fish are often on their own or trailing other fish to find places with more nutrients, and therefore the fish survive the larg
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- 提出了一种双域模型人工鱼群算法。算法采用前驱节点指向的编码方法形成多播树表示人工鱼,将搜索 空间分为可行域和非可行域。分别赋予可行域和非可行域的人工鱼不同的游动目标,设计行为算子自适应地执行 4 种人工鱼行为。数值实验结果表明,提出的算法可以有效利用非可行个体,具有较好的求解时延约束最小代价 多播树的性能。-An artificial fish swarm algorithm with two regions model was proposed. The algor ithm us
基于人工鱼群算法的一元非线性函数寻优
- 人工鱼群算法是受鱼群行为的启发,由李晓磊等人于2002年提出的一种基于动物行为的群体智能优化算法。在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其它鱼,找到营养物质最多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最丰富的地方。人工鱼群算法根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群、追尾、随机行为,从而实现寻优。本代码是基于人工鱼群算法的一元非线性函数寻优。