打字猴:1.70101166e+09
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1701011664 图10-12 鱼群聚群行为
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1701011667 鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群。鱼聚群时所遵守的规则有三条:分割规则、对准规则和内聚规则。人工鱼xi搜索其视野内的伙伴数目n及中心位置xj,若,表明伙伴中心位置状态较优且不太拥挤,则xi朝伙伴的中心位置xi移动一步,否则执行觅食行为。
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1701011669 鱼群的聚群行为编程如下:
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1701011671     function [Xnext,Ynext]=AF_swarm(X,i,visual,step,deta,try_number,LBUB, lastY)    %聚群行为    %输入:    %X            所有人工鱼的位置    %i            当前人工鱼的序号    %visual       感知范围    %step         最大移动步长    %deta         拥挤度    %try_number   最大尝试次数    %LBUB         各个数的上下限    %lastY        上次的各人工鱼位置的食物浓度    %输出:    %Xnext        Xi人工鱼的下一个位置      %Ynext        Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度    Xi=X(:,i);    D=AF_dist(Xi,X);    index=find(D>0 & D0        for j=1:size(X,1)            Xc(j,1)=mean(X(j,index));        end        Yc=AF_foodconsistence(Xc);        Yi=lastY(i);        if Yc/nf>deta*Yi            Xnext=Xi+rand*step*(Xc-Xi)/norm(Xc-Xi);            for i=1:length(Xnext)                if  Xnext(i)>LBUB(i,2)      %上限判断                    Xnext(i)=LBUB(i,2);                end                if  Xnext(i)
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1701011673 考虑鱼群的追尾行为如图10-13所示。
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1701011678 图10-13 鱼群追尾行为
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1701011681 追尾行为指鱼向其可视区域内的最优方向移动的一种行为。人工鱼xi搜索其视野内所有伙伴中的函数最优伙伴xi,如果,表明最优伙伴的周围不太拥挤,则人工鱼xi朝函数最优伙伴xi移动一步,否则执行觅食行为。
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1701011683 鱼群的追尾行为编程如下:
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1701011685     function [Xnext,Ynext]=AF_follow(X,i,visual,step,deta,try_number,LBUB, lastY)    %追尾行为    %输入:    %X               所有人工鱼的位置    %i               当前人工鱼的序号    %visual          感知范围    %step            最大移动步长    %deta            拥挤度    %try_number      最大尝试次数    %LBUB            各个数的上下限    %lastY           上次的各人工鱼位置的食物浓度    %输出:    %Xnext           Xi人工鱼的下一个位置    %Ynext           Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度        Xi=X(:,i);    D=AF_dist(Xi,X);    index=find(D>0 & D0        XX=X(:,index);        YY=lastY(index);        [Ymax,Max_index]=max(YY);        Xmax=XX(:,Max_index);        Yi=lastY(i);        if Ymax/nf>deta*Yi;            Xnext=Xi+rand*step*(Xmax-Xi)/norm(Xmax-Xi);            for i=1:length(Xnext)                if  Xnext(i)>LBUB(i,2)        %上限设置                    Xnext(i)=LBUB(i,2);                end                if  Xnext(i):,i),i,visual,step,try_number,LBUB,         lastY);        end    else        [Xnext,Ynext]=AF_prey(X(:,i),i,visual,step,try_number,LBUB,lastY);    end
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1701011687 求解完成,相应的画图程序如下:
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1701011689     %%画图显示    figure(‘color’,[1,1,1])                                     %设置图形背景为白色    [X1,X2] = meshgrid(-10:0.1:10,-10:0.1:10);                  %平面栅格化    Y=sin(X1)./X1.*sin(X2)./X2;                                 %目标函数    mesh(X1,X2,Y)                                               %曲面    hold on                                                     %图形保持句柄    plot3(bestx(1),bestx(2),besty,‘b.’,‘Markersize’,40)         %画图
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1701011691 运行程序输出结果如下:
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1701011693     最优解X: 0.00906   0.01187    最优解Y: 0.99996    时间已过 6.528033 秒。
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1701011695 输出图形如图10-14~图10-16所示。
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1701011700   图10-14 最优鱼位置更新     图10-15 目标优化值适应度曲线  
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1701011702 图10-16 寻优点
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1701011704 如图10-14~图10-16所示,采用人工鱼群算法,能够精确地进行函数寻优,因此生物智能算法不愧堪称为21世纪最璀璨的明星算法。
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1701011706 生物信息学是一门涵盖生物学、数学、化学、物理学和计算机科学等学科的年轻科学,也是近年来发展非常迅速的研究领域。目前,生物信息学研究工作者大都依据各自的知识背景采用擅长的数学方法,独门利器,庖丁解牛,从初等数学到高等数学,可谓是“十八般武艺、各显神通”。巧用生物智能算法,如你所想,一切尽在人与自然。
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