得益于仿生学的研究和发展，群智能优化领域近年来衍生出了多种细化的方法，包括遗传算法、粒子群优化算法(附代码)、杂草算法(附代码)、果蝇算法以及人工鱼群算法。其中，李晓磊博士于2003年提出的鱼群算法具有避免最优解提前收敛即能够跳出局部最优解而寻求全局最优解的优点。0 自然界中的鱼群特征捕食行为：鱼向着生存环境中富集度高的地方游去并捕食。追尾行为：鱼A能够察觉视线范围内鱼B所处的富集度最高，若鱼B周
本算法是参照李晓磊博士的论文实现的，详细的算法原理可阅读《一种新型的智能优化方法_人工鱼群算法_李晓磊》算法基于鱼群的生存行为：在一片水域中，鱼存在的数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方，依据这一特点来模仿鱼群的觅食，聚群，追尾等行为，从而实现全局最优，这就是鱼群算法的基本思想。鱼类的活动中，觅食行为，聚群行为，追尾行为和随机行为与寻优命题的解决有较密切的关系，如何利用简单有效的方式来
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2023-11-30 15:18:20
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1.算法描述人工鱼群优化算法，模仿鱼群的行为特点而设计的一种寻优策略。人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 2010)，目的是模仿鱼类捕食、群集、跟随、移动等行为。AFSA是基于鱼类集体向某个目标运动，并受到自然的启发，是一种并行和随机搜索算法
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2023-12-11 12:17:11
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每周一次培训，内容和工作挂钩，这次培训的主要内容就是向大家简单讲讲人工鱼群算法。可能没有什么借鉴的价值，但是对快速入门理解鱼群算法有很大帮助，以下是原稿： 1、起源： 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现
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2023-07-24 18:51:27
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1、起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸显出来的目的。 该方法采用自下
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2024-01-10 14:54:11
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## 人工鱼群算法：用于优化问题的智能算法
人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，简称AFSA）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了鱼群觅食行为，用于解决复杂的优化问题。它具有较高的收敛速度和全局搜索能力，适用于多种问题，例如函数优化、组合优化和路径规划等。
### 鱼群行为模拟
在自然界中，鱼群能够通过简单的个体行为，完成复杂的集体任务。人工鱼群算法
原创
2023-09-02 13:26:52
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文章目录第十一章 鱼群优化算法11.1 介绍11.2 人工鱼群算法参考文献 第十一章 鱼群优化算法11.1 介绍人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA)是Li Xiao-lei在2002年提出的(Yazdani, Toosi, & Meybodi, 2010)[1]，目的是模仿鱼类捕食、群集、跟随、移动等行为。AFSA是基于鱼类集体向某个目
特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集； 常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding）。1.过滤式filter： 通过方差选择法、相关系数法、卡方检验法、互信息法来对特征进行评分，设定阈值或者待选择的阈值的个数来选择； 1.1方
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2023-07-27 20:25:02
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简介定义人工鱼群算法为山东大学副教授李晓磊2002年从鱼找寻食物的现象中表现的种种移动寻觅特点中得到启发而阐述的仿生学优化方案。在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。人工鱼拥有以下几种典型行为: /p>(1)觅食行为：一
人工鱼群算法超详细解析……
原创
2021-06-09 11:14:58
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一.什么是特征选择(Feature Selection ) 特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。 需要区分特征选择与特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集，也指计算得到某
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2023-11-23 17:05:52
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MATLAB 数学建模: 人工鱼群算法1. 基本原理人工鱼群算法是一种受鱼群聚集规律而启发的优化算法. 在人工鱼群算法中, 我们假定鱼群的活动行为分为: 觅食行为, 群聚行为, 追随行为和随机行为. 觅食行为, 基于 “鱼倾向于游向食物最多的水域” 这一假设, 等价于在寻找最优解的过程中, 向相对较优的方向行进的迭代原则.群聚行为, 借鉴了真实鱼群中, 落单的个体总倾向于回到群体的特性. 这一行为
特征选择是机器学习中非常重要的一部分，它可以帮助我们从海量的特征中选择出最重要的特征，从而提高模型的准确性和效率。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行特征选择，并提供相应的代码示例。
在开始之前，我们先来了解一下特征选择的定义和作用。特征选择是指从所有可用特征中选择一个最佳特征子集的过程。它的目的是减少特征空间的维度，提高模型的训练效果和预测能力。特征选择可以帮助我们去除冗余的特征，提高
原创
2023-08-29 08:01:59
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机器学习笔记特征选择（来自周志华老师的机器学习）Relief与Relie-FRelief是为二分类问题设计的Relief是一种过滤式特征选择方法。（过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关.这相当于先用特征选择过程对初始特征进行"过滤"，再用过滤后的特征来训练模型） Relief设计了一个"相关统计量"来度量特征的重要性.该统计量是一个向量，其每个分量分别对
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除移除低方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。根据特征选择的形式又可以将特征选择方
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2023-11-23 11:50:33
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特征工程包括以下三种类型：1.特征提取：从文字、图像、声音等非结构化特征中提取新信息作为特征。例如：从淘宝宝贝的名称中提取出 产品类别，产品颜色，是否是网红 产品等等。2.特征创造：把现有特征进行组合或相互计算，形成新的特征。3.特征选择：从所有的特征中，选择出对模型有意义的特征，来降低训练成本。本文重点讲述特征选择的方法。一、Filter过滤法1.1方差过滤 通过特征本身的方差来筛选特征。例如：
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2023-12-18 14:19:06
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基于人工鱼群的函数寻优算法人工鱼群算法例题与算法思路代码实现结果与分析 人工鱼群算法人工鱼群算法是指在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优。人工鱼群鱼类通常具有以下行为：
觅食行为：这是生物一种最基本的行为，也是趋向食物的一
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2023-11-29 15:52:49
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多光谱/高光谱遥感影像最佳特征“波段”及其组合的选择方法遥感影像的特征波段选择1. 遥感波段选取的原则波段或波段组合信息含量的多少;各波段间相关性的强弱;研究区内欲识别地物的光谱响应特征如何最佳的波段及其组合：信息含量多、相关性小、地物光谱差异大、可分性好。2. 波段选择的方法基于信息量的波段选择方法基于类别可分性的波段选择方法基于信息量的波段选择方法最佳波段组合指数(OIF) 在ERDAS中进行
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2024-07-31 18:51:25
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如何找出模型需要的特征？首先要找到该领域的业务专家，让他们给一些建议。比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题，那么先找到领域专家，向他们咨询哪些因素（特征）会对该药品的疗效产生影响，较大影响和较小影响的因素都要。这些因素就是我们特征的第一候选集。（摘自：） 以上是从业务角度对特征进行的选择，这也是最重要的方法。 除此之外，从技术角度考虑，特征选择的方法主要分为3大类：过滤法（F
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2023-09-18 08:42:47
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多目标优化问题是优化问题重要分支之一，同样是是相当大一部分科研问题中的主要问题之一，常用的方法包括穷举法(理论可以找到最优解集合，就是太慢了，一般没人用这种)解析式推导最优解(大部分情况下推不出来或者解析式很复杂无法应用)智能优化算法(可以适用于各类优化问题，包括凸和非凸的，良好设计的情况下可以取得较好的效果)这一章首先介绍智能优化算法中的多目标优化算法–多目标人工鱼群算法。一、 人工鱼
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2024-04-11 08:53:21
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