人工鱼群算法

资 源 简 介

人工鱼群算法

详 情 说 明

人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm）是一种受自然界鱼群行为启发的智能优化算法。该算法由李晓磊博士在2002年提出，通过模拟鱼类群体的觅食、聚群和追尾等基本行为，构建了一种高效的全局优化搜索机制。

算法核心原理是让每一条"人工鱼"代表解空间中的一个潜在解，它们通过感知周围环境信息来调整自身位置。鱼类的主要行为模式包括： 觅食行为：模拟鱼类寻找食物的过程，向更优解方向移动 2.聚群行为：保持与邻近个体的适当距离，避免过于分散或拥挤 3.追尾行为：向群体中最优个体靠拢，加速收敛

该算法具有三个突出特点：首先，通过群体智能实现了并行计算能力；其次，凭借多种行为模式的组合保证了算法的鲁棒性；最后，参数设置较少且易于实现，特别适合处理复杂的非线性优化问题。在实际应用中，算法已被成功用于函数优化、神经网络训练、图像处理等多个领域。