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智能仿生算法

发布时间: 2025-08-02 18:53:23

A. 智能优化算法:鸡群优化算法

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摘要:鸡群算法 (Chicken Swarm Optimization,CSO) 是一种新颖的仿生学算法,充分继承群智能优化特点,创新采用个体分类、协作优化,最大程度挖掘最优解,又能很好避免早熟现象。具有收敛快,寻优能力强的特点。

新型的仿生学算法—鸡群优化算法,它模拟群的等级制度和鸡群的群体活动行为。 在特殊的等级制度下鸡群中不同鸡种搜寻食物时存在着竞争。公鸡搜索食物能力强,适应值小;母鸡其次;小鸡搜索食物能力最弱,适应值最大。

为了简化,文中通过下列规则理想化鸡群算法:

因为不同的鸡种有不同的运动规律, 因此,以下 3 种个体的位置更新策略各不相同。

适应度好的公鸡能够在更大的范围内搜索食物,而且比适应度差的公鸡能够优先获得食物实现全局搜索,它的位置更新受随机选取的其他公鸡位置的影响,则更新策略见式(1)-(2)

式 (1)-(2) 中:第 只公鸡位置的第 j 维的值表示为, 表示当前的迭代次数,表示服从期望值为0 ,方差值为 2 的正态分布随机数, 第 只公鸡的适应度为 ,随机选取公鸡 的适应度为 , 分母中加上无穷小数 ,避免除数为零。

母鸡跟随伙伴公鸡搜索食物,位置更新受伙伴公鸡位置影响。由于母鸡的偷食行为,位置更新又与其它公鸡和母鸡有关系,则更新策略见式 (3)-(5) 。

式 (3)-(5) 中: Rand 是一个服从 [0,1] 均匀分布的随机数,该母鸡的伙伴公鸡 的适应度值为 , 表示其伙伴公鸡对其的影响因子,其他公鸡和母鸡中随机选取个体 的适应度值为 , 为其他鸡对其的影响因子。

小鸡在其母亲周围搜寻食物,它的搜索能力最差,位置受到母亲公鸡的影响,则更新策略见式 (6) 。

式 (6) 中:母亲母鸡 位置的第 维数值为 , ,母亲母鸡的位置对小鸡位置的影响因子为 , 其为随机函数随机生成,取值范围一般为 (0,2) 。

步骤如下:

[1] MENG X , LIU Y , GAO X Z , et al. A new bio-inspired algorithm: chicken swarm optimization[J]. Lecture Notes in Computer Science ,2014 ,8794(1):86-94.

[2] 胡汉梅,李静雅,黄景光.基于鸡群算法的微网经济运行优化[J].高压电器,2017,53(01):119-125.

https://mianbaoo.com/o/bread/aJWbmZk=

文献复现:基于模拟退火的改进鸡群优化算法(SAICSO)
[1]李振璧,王康,姜媛媛.基于模拟退火的改进鸡群优化算法[J].微电子学与计算机,2017,34(02):30-33+38.

文献复现:一种改进的鸡群算法(ICSO)
[1]孔飞,吴定会.一种改进的鸡群算法[J].江南大学学报(自然科学版),2015,14(06):681-688.

文献复现:全局优化的改进鸡群算法(ECSO)
[1]韩斐斐,赵齐辉,杜兆宏,刘升.全局优化的改进鸡群算法[J].计算机应用研究,2019,36(08):2317-2319+2327.

B. 智能计算/计算智能、仿生算法、启发式算法的区别与关系

我一个个讲好了,
1)启发式算法:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计。意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解。这个解与最优解近似到什么程度,不能确定。相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法(比如说分支定界法、动态规划法等则能求得最优解)。元启发式算法是启发式算法中比较通用的一种高级一点的算法,主要有遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、变邻域搜索算法、人工神经网络、人工免疫算法、差分进化算法等。这些算法可以在合理的计算资源条件下给出较高质量的解。
2)仿生算法:是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。主要有:遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等。这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为。故叫仿生算法。
3)智能计算:也成为计算智能,包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、进化算法、蚁群算法、人工鱼群算法,粒子群算法、混合智能算法、免疫算法、神经网络、机器学习、生物计算、DNA计算、量子计算、模糊逻辑、模式识别、知识发现、数据挖掘等。智能计算是以数据为基础,通过训练建立联系,然后进行问题求解。
所以说,你接触的很多算法,既是仿生算法,又是启发式算法,又是智能算法,这都对。分类方法不同而已。

楼主,我这么辛苦给你打这么字,给我多加点悬赏分吧!谢谢了哈

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