AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法

桓自强; 倪宏; 胡琳琳; 郭志川

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AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法

更新时间：2025-07-09

- AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法
- 暂无标题
- 西安交通大学学报 2014年第10期页码：120-125+136
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院声学研究所国家网络新媒体工程技术研究中心
  2. 中国科学院大学
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家科技支撑计划资助项目(2012BAH73F01);中国科学院战略性先导科技专项资助项目(XDA06040501)
- DOI：
  中图分类号： TP18
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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桓自强, 倪宏, 胡琳琳, 等. AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法[J]. 西安交通大学学报, 2014,(10):120-125+136.
桓自强, 倪宏, 胡琳琳, 等. AAFSA-RA:一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法[J]. 西安交通大学学报, 2014,(10):120-125+136. DOI：

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摘要

针对资源受限环境中多任务间的多资源分配问题

提出一种采用高级人工鱼群算法的多资源分配方法(AAFSA-RA)。对多资源分配进行建模

结果表明多资源分配是多约束多维度的复杂函数最优化问题。针对基本人工鱼群算法(AFSA)在寻优过程中速度慢的问题

提出一种高级人工鱼群算法(AAFSA)。通过适当地限制人工鱼的随机游动来改进觅食行为。引入步长和视野的两级动态调整机制

基于鱼群进化过程进行一级调整

基于人工鱼个体的食物浓度及变化情况进行二级调整。根据人工鱼个体食物浓度控制人工鱼的生命周期。基于AAFSA进行多资源分配。仿真实验结果表明:AAFSA-RA可以稳定地搜索到全局最优值

与现有AFSA算法相比

AAFSA寻优速度更快;与传统资源分配方法相比

AAFSA-RA可以达到更高的精度

并且对效用函数无特殊要求。

Abstract

关键词

Keywords

references

Md Mostofa Akbar,M. Sohel Rahman,M. Kaykobad,E.G. Manning,G.C. Shoja.Solving the Multidimensional Multiple-choice Knapsack Problem by constructing convex hulls[J].Computers and Operations Research,2004(5).

陈俊杰,倪宏,孙鹏.采用定价机制的多媒体系统多资源分配算法[J].西安交通大学学报,2012(06).

王联国,洪毅,施秋红.全局版人工鱼群算法[J].系统仿真学报,2009(23).

李晓磊,邵之江,钱积新.一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法[J].系统工程理论与实践,2002(11).

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