本文關(guān)鍵詞：基于共生系統(tǒng)的人工魚群算法在飼料配方優(yōu)化中的應(yīng)用

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【摘要】：考慮到智能算法對各類飼料配方優(yōu)化模型的廣泛適用性,首次將人工魚群算法(AFSA)應(yīng)用于飼料配方優(yōu)化。為滿足飼料配方優(yōu)化對收斂精度的要求,采用了一種基于共生系統(tǒng)的人工魚群算法運行框架,顯著提高了原算法的收斂精度與速度。在優(yōu)化過程中,人工魚在解空間的位置直接以飼料配比進行編碼,采取基于罰函數(shù)的評價函數(shù)計算其適應(yīng)度;人工魚以預(yù)定的行為策略執(zhí)行各行為算子對解空間進行搜索。最后三個實際算例驗證了所提算法的有效性。驗證結(jié)果表明,所提算法設(shè)計出的飼料配比方案的噸成本顯著降低,各項營養(yǎng)達標,提出算法的優(yōu)化性能明顯優(yōu)于其他已有算法。
【作者單位】： 西安理工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院;陜西省復(fù)雜系統(tǒng)控制與智能信息處理重點實驗室;西安理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;陜西省畜牧技術(shù)推廣總站;福井大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 共生系統(tǒng) 飼料配方 人工魚群算法 優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61502385)~~
【分類號】：S816;TP18
【正文快照】： 5.福井大學(xué)工學(xué)研究科,日本福井910-8507)(*通信作者電子郵箱liuqing@xaut.edu.cn)0引言飼料配方優(yōu)化是飼料生產(chǎn)企業(yè)關(guān)注的核心問題,其任務(wù)是要以滿足各類營養(yǎng)指標、適口性,以及原料配合工藝等諸多約束為前提,盡可能降低飼料的成本。飼料配方的優(yōu)化設(shè)計過程一般可被描述為一個

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1 孫文新;齊名軍;;基于混合策略機制的人工魚群算法[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年12期

2 齊名軍;王鵬宇;;量子人工魚群算法[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2012年08期

3 孫鳳英;王華慶;張梅美;;道路安全評價的投影——人工魚群算法研究[J];森林工程;2013年04期

4 趙美玲;周根寶;;人工魚群算法及其在多目標投資組合問題中的應(yīng)用[J];內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2014年01期

5 施秋紅;王聯(lián)國;;基于簡化的人工魚群算法的水位流量關(guān)系擬合[J];甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報;2010年02期

6 楊愛紅;魏振方;;基于混合策略機制的人工魚群算法[J];中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報;2011年10期

7 陳祥生;梁棟;王會穎;;人工魚群算法與遺傳算法融合求解聚類問題研究[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2010年36期

8 王聯(lián)國;洪毅;趙付青;余冬梅;;基于鄰域正交交叉算子的人工魚群算法[J];農(nóng)業(yè)機械學(xué)報;2008年08期

9 丁紅;劉東;李陶;;基于改進人工魚群算法的三江平原投影尋蹤旱情評價模型[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2010年12期

10 陸克芬;方崇;張春樂;;基于人工魚群算法的投影尋蹤評價方法研究[J];安徽農(nóng)業(yè)科學(xué);2009年23期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 李曉磊;錢積新;;人工魚群算法:自下而上的尋優(yōu)模式[A];過程系統(tǒng)工程2001年會論文集[C];2001年

2 徐公林;張鐵龍;;人工魚群算法在電力系統(tǒng)負荷模型參數(shù)辨識中的應(yīng)用[A];中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會論文集（中冊）[C];2008年

3 劉耀年;姚玉萍;李迎紅;劉俊峰;;基于人工魚群算法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];第十屆全國電工數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 王聯(lián)國;人工魚群算法及其應(yīng)用研究[D];蘭州理工大學(xué);2009年

2 姚正華;改進人工魚群智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2016年

3 李曉磊;一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D];浙江大學(xué);2003年

4 張梅鳳;人工魚群智能優(yōu)化算法的改進及應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳斐;改進的人工魚群算法分析與研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

2 王蕾;一種人工螢火蟲群優(yōu)化算法改進的研究[D];青島理工大學(xué);2015年

3 馬堯;基于改進的人工魚群算法在商旅問題中的應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2015年

4 薛亞娣;改進的人工魚群算法及其應(yīng)用研究[D];蘭州大學(xué);2015年

5 彭鵬;配電網(wǎng)無功優(yōu)化和跟蹤調(diào)節(jié)技術(shù)研究[D];沈陽理工大學(xué);2015年

6 崔淑慧;三維管路自動敷設(shè)算法及干涉校驗方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 黃鋒;混沌人工魚群算法及其在水庫(群)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

8 劉翔;基于改進人工魚群算法的化工過程優(yōu)化[D];北京化工大學(xué);2015年

9 喻俊松;基于改進人工魚群算法無人機航跡規(guī)劃研究[D];南昌航空大學(xué);2015年

10 陳新;基于人工魚群算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度研究[D];大連理工大學(xué);2015年

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