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1)  fish-swarm algorithm
鱼群算法
1.
An optimization approach to the location of oilfield multistage stations by fish-swarm algorithm;
基于鱼群算法的油田多级站定位优化方法研究
2.
An optimization method of multistage stations locating in oil transportation based on fish-swarm algorithm;
鱼群算法求解石油运输系统多级站定位优化问题
3.
Optimization of multilevel hierarchical transshipment system in logistics transportation based on fish-swarm algorithm;
鱼群算法求解多级递阶物流中转运输系统优化问题
2)  artificial fish swarm algorithm
鱼群算法
1.
So the paper put forward artificial fish swarm algorithm(AFSA) for Optimization of complex system reliability.
针对这一问题,提出了基于群体智能-人工鱼群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)的优化方法。
3)  artificial fish swarm algorithm
人工鱼群算法
1.
Application of artificial fish swarm algorithm to assessment of lake eutrophication;
人工鱼群算法在湖泊富营养化综合评价中的应用
2.
Application of artificial fish swarm algorithm to power distribution system reconfiguration;
人工鱼群算法在配电网络重构中的应用研究
3.
Inverse research for gravity dam parameters based on chaos artificial fish swarm algorithm;
混沌人工鱼群算法在重力坝材料参数反演中的应用
4)  artificial fish-swarm algorithm
人工鱼群算法
1.
Short-term load forecasting method based on artificial fish-swarm algorithm of neural network;
基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测
2.
Reactive power optimization of power system based on artificial fish-swarm algorithm;
基于人工鱼群算法的电力系统无功优化
3.
Chaotic artificial fish-swarm algorithm and its application in water use optimization in irrigated areas;
混沌人工鱼群算法及其在灌区优化配水中的应用
5)  artificial fish school algorithm
人工鱼群算法
1.
Transmission network planning based on artificial fish school algorithm;
基于人工鱼群算法的输电网络规划
2.
Applications of artificial fish school algorithm in combinatorial optimization problems;
组合优化问题的人工鱼群算法应用
3.
Parameter estimation method based-on artificial fish school algorithm;
基于人工鱼群算法的参数估计方法
6)  AFSA
人工鱼群算法
1.
The Artificial Fish-Swarm Algorithm (AFSA) is an evolutionary computation technique based on intelligence bionic optimization algorithm.
人工鱼群算法(Artificial Fish-Swarm Algorithm,AFSA)是由李晓磊等在2002年提出的,源于对鱼群运动行为的研究,是一种新型的智能仿生优化算法。
补充资料:鱼群侦察
      获取鱼群在水域中的分布、数量、群体组成和行动等信息的技术。捕捞作业的重要组成部分。
  
  沿革  原始的侦察依靠人的视觉和听觉。如清屈大钧《广东新语》中已有利用视觉探鱼的记载:"......登桅以望鱼,鱼大至,水底成片如黑云,是谓鱼云。"而《本草纲目》中则有"石首鱼,初出水能鸣","每岁四月,来自海洋,绵亘数里,其声如雷。渔人以竹筒探水底,闻其声,乃下网截流取之"的记载,这说明侦察时不但使用听觉,并已开始应用简单的工具──竹筒。
  
  1919年美国首次利用飞机进行侦察沙丁鱼和金枪鱼鱼群的试验,此后利用对海洋环境及生物学参数的分析进行侦察的方法兴起。40~60年代,原为军事、航海所用的回声音响测深仪和探测潜艇的声纳,相继为渔业所改造和应用,出现了垂直探鱼仪和渔用声纳,使水声侦察成为现代鱼群侦察的主要手段。60年代中期,航天遥感间接侦察鱼群的技术开始进入实用阶段。
  
  种类  鱼群侦察按不同目的分为 3类:①作业侦察。是对渔船作业点及其附近水域鱼群的分布、组成、数量等进行的侦察,目的在于使渔船准确调度到鱼群集中地点,取得最佳捕捞效果。②远景侦察。是为了开发新渔场、新捕捞对象或对已开发鱼类资源进行科学管理,取得该水域鱼类资源的种群分布、数量及其变动规律,以及用某种捕捞方式的可能渔获效率等信息,从而对开发利用的远景作出判断。③鱼类行动侦察。是为了改进渔具、渔法和进行鱼类资源研究而对鱼类行动规律所进行的侦察。
  
  方法  主要有以下几种。
  
  目视侦察  利用某些中上层鱼类如鲐、鲹、沙丁鱼和金枪鱼等在一定时间内起浮于水表层的习性,侦察者位于渔船较高部位或飞机上,以视觉进行直接和间接侦察。直接侦察是通过观察起浮于水表层鱼群的形状、色泽和水花等,根据经验判断鱼群的种类、大小、数量、栖息深度及动向。间接侦察是以观察海鸟、海豚的行动和海洋发光生物的发光为指标而判断鱼群。海鸟为了捕食表层鱼类,在有鱼群出现时常形成海鸟群;而海豚群则常追食鱼群或与金枪鱼群同栖,据此可以确定鱼群的大小和数量。夜间,某些发光生物可因鱼群游动的刺激而发光,它们发光的面积和亮度可以作为判断鱼群大小和数量的依据。
  
  环境因子侦察  每种鱼类的分布规律和集群特点,往往受少数环境因子的支配,因此环境因子可作为鱼群侦察的间接指标。通过对水深、水温、水色、流速、海底地形、底质、饵料生物等各种因子的测定,可取得鱼群存在与否和结群特点等的信息。环境因子一般采用电子仪器作快速实时测定。
  
  试捕侦察  利用渔具在预定水域进行探索性捕捞,是一种简便的鱼群侦察方法。根据捕到鱼类的品种、大小和数量等可分析判断鱼群的可捕价值。试捕时常使用中层拖网、阶梯式分层敷设的刺网或钓渔具等生产性和非生产性渔具。
  
  生物学侦察  通过对捕获鱼类进行生物学指标的测定和分析,以取得鱼群信息。如根据渔获物的种类、年龄、体长、体重、雌雄比、摄食强度、肠胃饱满度和饵料组成等,可得出鱼群的变化趋势,掌握中心渔场。
  
  水声侦察  是利用声波在水中遇到障碍物即产生回声的传播特性,对水下目标进行搜索和检测,以发现和识别鱼群、估算鱼群大小和数量、对鱼群定位和跟踪。主要的水声侦察设备有用于侦察船底下方鱼群的垂直探鱼仪,用于侦察渔船周围水平方向水域鱼群的渔用声纳,以及供底拖网、围网、金枪鱼延绳钓等不同捕捞作业用的专用探鱼仪等。随着电子计算机技术在水声探鱼设备中的应用,还可在终端荧光屏上直接获得整个捕捞过程中水下鱼群的位置(方位、深度)、大小、数量和行动(移动方向和速度),以及同步显示出的网具、船只的位置和动态等信息,彩色显示技术可使这些信息更加直观、清晰,分辨率也更高。
  
  水中侦察  人员或仪器进入水中侦察,可获得直观、可靠和精确的结果。所用潜水器具有轻潜器、潜水箱、潜水球和专门设计的小型潜艇等。水中遥控侦察可将照相机、摄影机、电视摄象机安装在渔具的特定部位进行侦察。遥控水下电视车进行水中电视观察时,可自由灵活地接近鱼群,缩短观察距离,保证取得清晰的水下电视图像;还可在人不能达到的深度或不安全的环境下进行侦察。
  
  遥感侦察  指利用安置于飞机、人造卫星、宇宙飞船等运载工具上的各种传感器侦察鱼群。通过对传感器探测到的水中鱼群目标和渔业环境因子(海水表温、水色等)发射和反射的电磁辐射,结合鱼类的生态习性进行判读和分析,即可感知鱼群的现状和动态。遥感侦察具有快速、及时、侦察范围大的特点,这可为海洋渔业资源的开发、利用和管理提供了更有效和经济的手段,是其他侦察方法无可比拟的。飞机上使用的传感器一般为航空照相机和多光谱照相机等。人造卫星、宇宙飞船等航天器上使用的传感器有多光谱扫描仪、红外扫描仪等。
  

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参考词条