MATLAB人工鱼群算法（FSA）优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，实现人工鱼群算法（FSA）框架，专攻连续空间优化问题。通过模拟鱼群觅食、聚群与追尾行为，驱动群体智能高效寻优。系统允许用户自定义适应度函数，并配备可视化优化过程，适用于工程与教学场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的人工鱼群算法（FSA）优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, FSA）框架，专门用于解决连续空间优化问题。算法通过模拟鱼类在自然环境中的觅食、聚群和追尾三种典型行为，利用群体智能机制在搜索空间中高效寻找全局最优解。系统提供了全面的优化功能，适用于科学研究、工程优化和算法教学等多个领域。

功能特性

• 完整算法实现：实现了标准人工鱼群算法的全部核心行为模式
• 灵活的目标函数支持：支持多种内置测试函数，并可自定义适应度函数
• 实时可视化：动态展示鱼群迭代过程和收敛趋势
• 自适应参数机制：提供参数自动调整功能以提高算法性能
• 多维问题求解：支持2维及以上的高维优化问题求解
• 详细性能分析：生成完整的算法运行统计报告和性能指标

使用方法

基本调用方式

% 定义优化问题 objective_func = @sphere; % 目标函数句柄 dim = 2; % 变量维度 bounds = [-5, 5; -5, 5]; % 变量边界矩阵

% 设置算法参数 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.visual = 1.0; % 视野范围 params.step = 0.5; % 步长 params.try_num = 5; % 尝试次数 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 运行优化 [best_solution, best_fitness, convergence] = main(objective_func, dim, bounds, params);

高级选项

% 添加可选参数 options.tol = 1e-6; % 收敛精度阈值 options.visualization = true; % 可视化开关 options.parallel = false; % 并行计算开关

% 运行带选项的优化 results = main(objective_func, dim, bounds, params, options);

输出结果

• best_solution: 最优位置向量（实数数组）
• best_fitness: 最优适应度值（实数）
• convergence: 收敛曲线（每次迭代的最优适应度历史记录）
• 算法统计信息：运行时间、总迭代次数、收敛状态
• 可视化图表：鱼群分布动态图、适应度收敛曲线、三维搜索空间图（针对二维问题）

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必需工具箱: 无特殊要求（基础MATLAB环境即可运行）
• 推荐配置: 4GB以上内存，支持图形显示功能
• 可选依赖: Parallel Computing Toolbox（用于并行计算加速）

文件说明

主程序文件实现了人工鱼群算法的核心优化流程，包括算法参数的初始化验证、鱼群个体的行为模式模拟、迭代过程的控制逻辑以及结果输出的组织管理。该文件整合了觅食、聚群和追尾三种基本行为策略的计算模块，负责维护鱼群状态的更新机制，并提供了收敛条件的判断功能。同时，该文件还协调可视化展示模块的调用，生成算法性能分析报告，确保整个优化过程的完整性和可靠性。