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

  • 資源大小:397 K
  • 上傳時間: 2013-12-18
  • 上傳用戶:SAMDUK
  • 資源積分:2 下載積分
  • 標      簽: AFSA 2002 人工魚群 算法

資 源 簡 介

人工魚群算法(AFSA)是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優 的新型搜索策略,該算法具有較優的全局收斂能力及較快的尋優速度。本文首次將 人工魚群算法應用于人工神經網絡的學習,形成了人工魚群神經網絡模型,通過與 BP算法、模擬退化算法、進化算法訓練的人工神經網絡進行比較,驗證了人工魚群 神經網絡在全局尋優能力上的優勢,進而利用人工魚群神經網絡進行電力系統短期 負荷預測,建立了人工魚群神經網絡預測模型。為了進一步提高算法的穩定性,以 及求得全局最優值的能力,文中給出了改進的人工魚群算法。當人工魚種群的最優 值在多代未變的情況下,加入了“跳躍”行為,改變人工魚個體的參數,避免陷入 局部最優并提高了尋求全局最優解的能力。然后建立了新的預測模型,實際編程表 明,改進后的模型具有更好的全局最優化能力及穩定性。

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