MATLAB实现的基于鱼群算法（AFSA）的多目标优化与可视化系统

资 源 简 介

本项目完整实现了人工鱼群算法(AFSA)，支持多目标函数优化，包含Rosenbrock、Rastrigin等测试函数，并提供可视化分析界面，便于算法性能评估与结果展示。适用于工程优化与算法教学研究。

详 情 说 明

基于鱼群算法（AFSA）的多目标优化分析与可视化系统

项目介绍

本项目是一个基于鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）的多目标优化分析与可视化系统。系统实现了经典鱼群算法的完整优化流程，支持多种测试函数优化，并提供了参数自适应调整、实时可视化展示和性能评估等功能，为群体智能优化算法的研究和应用提供了一套完整的解决方案。

功能特性

• 经典AFSA算法实现：完整实现了鱼群算法的基本行为，包括觅食、聚群、追尾等核心操作
• 多目标函数支持：内置多种常用测试函数（如Rosenbrock、Rastrigin等），同时支持用户自定义目标函数
• 参数自适应机制：动态调整鱼群的视觉范围、步长等参数，提高算法收敛性能
• 实时可视化展示：提供鱼群优化过程动态动画和收敛曲线实时绘制
• 性能评估分析：对比分析不同参数设置下的优化效果，评估收敛速度和稳定性

使用方法

基本配置

1. 定义目标函数（支持匿名函数或函数句柄形式）
2. 设置算法参数：种群规模、视觉范围、步长、尝试次数、最大迭代次数
3. 指定变量约束条件：搜索空间上下限、变量维度
4. 设定终止条件：最大迭代次数或收敛精度阈值

运行优化

执行主程序启动优化过程，系统将自动进行鱼群算法优化，并实时显示优化进度和结果。

结果分析

优化完成后，系统将输出：

• 最优解向量和对应的适应度值
• 收敛曲线数据
• 优化过程动画
• 性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责整合鱼群算法优化流程的各个模块，包括参数初始化、鱼群行为模拟、适应度评估、动态参数调整、可视化展示和结果分析等功能。该文件作为系统的入口点，协调各组成部分协同工作，确保优化过程的顺利执行和结果的准确输出。