MATLAB人工鱼群算法多目标优化求解器

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了人工鱼群算法（AFSA），支持连续空间的单目标或多目标优化。用户可自定义目标函数、约束条件及算法参数，并提供优化过程可视化与收敛性分析功能，便于算法研究与工程应用。

详 情 说 明

基于人工鱼群算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目实现了人工鱼群算法（AFSA）的核心功能，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等智能行为，为连续空间内的单目标或多目标优化问题提供高效求解方案。算法支持动态参数调整与约束处理，具备完整的可视化分析能力，适用于科学研究与工程优化场景。

功能特性

• 核心行为模拟：完整实现人工鱼的觅食、聚群、追尾及随机行为机制
• 自适应优化：支持感知距离与移动步长的动态调整策略
• 多目标处理：集成Pareto前沿搜索与拥挤度计算，有效维护解集多样性
• 约束处理：支持线性边界约束与非线性约束函数的灵活定义
• 可视化分析：提供收敛曲线、鱼群轨迹动画（支持2D/3D决策空间）及解集分布指标
• 参数可配置：允许用户自定义鱼群规模、迭代次数等关键算法参数

使用方法

基本调用流程

1. 定义目标函数（支持标量输出单目标或向量输出多目标）
2. 设置变量维度、取值范围及算法参数
3. 可选配置非线性约束函数
4. 运行求解器获取优化结果
5. 分析输出数据及可视化图表

参数配置示例

% 目标函数定义 objective_func = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + (x(2)-1)^2];

% 变量设置 dim = 2; lb = [-5, -5]; ub = [5, 5];

% 算法参数 options.pop_size = 50; options.max_iter = 100; options.visual = 2.5; options.step = 0.3;

输出结果

• 最优解集：单目标全局最优解或多目标Pareto最优解集
• 收敛分析：历代最优适应度变化曲线
• 轨迹可视化：鱼群在决策空间的搜索过程动画
• 统计指标：运行时间、收敛代数、解集分布度量值

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a或更高版本
• 工具包：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
• 内存：建议≥4GB（随问题维度与鱼群规模增加）
• 显示：支持二维/三维图形渲染

文件说明

主程序文件实现了人工鱼群算法的完整求解流程，包含算法初始化、鱼群行为模拟、多目标处理机制、约束条件校验、结果输出与可视化生成等核心功能。该文件整合了觅食、聚群、追尾等行为策略的逻辑判断，负责协调参数配置、迭代优化进程控制以及最终解集的质量评估与图形化展示。