用于路径规划的人工鱼群算法

资 源 简 介

用于路径规划的人工鱼群算法

详 情 说 明

人工鱼群算法是一种受鱼群觅食行为启发的群体智能优化算法，它通过模拟鱼的觅食、聚群和追尾行为来解决复杂的优化问题。在机器人路径规划领域，该算法展现出独特优势，能够有效处理障碍物环境中的最优路径搜索任务。

算法核心在于三种行为模式的智能切换：当人工鱼感知到附近有更优解时会主动游向目标（觅食行为）；当周围同类数量适中时倾向于向鱼群中心靠拢（聚群行为）；当发现个别鱼处于较优位置时会跟随移动（追尾行为）。这三种行为通过动态权重平衡，使算法兼具全局探索和局部开发能力。

针对路径规划的应用特点，算法需要特别设计适应度函数，通常综合考虑路径长度、平滑度和安全性三个指标。障碍物规避通过约束条件实现，当检测到碰撞风险时，人工鱼会自动调整游动方向。MATLAB实现时通常会采用栅格法对环境建模，每个栅格节点对应一个可能的位置状态。

该算法的典型优势包括：对初值不敏感、能自动避开局部最优、适合动态环境调整。相比传统A*或Dijkstra算法，在复杂迷宫环境中表现出更好的鲁棒性。改进方向可考虑引入自适应视野范围、混合遗传算法变异机制等策略来提升收敛速度。

对于学习者而言，理解鱼群算法的生物隐喻比掌握具体代码更重要。建议先通过二维可视化观察人工鱼的移动轨迹，再逐步研究行为规则与路径优化的映射关系。典型实现会包含种群初始化、环境感知模块、行为决策逻辑和路径优化评估四个核心组件。