基于改进型人工鱼群算法的MATLAB优化求解系统

资 源 简 介

该项目在MATLAB中实现了改进版人工鱼群算法（AFSA），通过觅食、聚群等行为模拟解决非线性、多峰及约束优化问题。支持自定义目标函数与约束条件，适用于复杂工程优化场景。

详 情 说 明

基于改进型人工鱼群算法的优化求解系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现人工鱼群算法（AFSA），并针对实际工程问题进行了改进。该系统能够有效处理非线性、多峰和带有约束的优化问题。通过模拟人工鱼的觅食、聚群、追尾等智能行为，结合自适应步长调整、多约束处理和局部最优逃逸策略，显著提升了算法的收敛性能与鲁棒性。系统支持连续和离散优化场景，并提供动态可视化功能，便于用户分析算法收敛过程和进行参数调优。

功能特性

• 核心行为模拟：完整实现人工鱼的觅食、聚群、追尾等智能优化行为
• 自适应机制：具备自适应步长与视野调整功能，提升搜索效率
• 约束处理能力：支持不等式/等式约束处理，适用实际工程问题
• 局部最优逃逸：集成多种策略避免算法陷入局部最优解
• 可视化分析：动态展示鱼群迭代收敛过程，支持二维/三维可视化
• 灵活配置：支持自定义目标函数、约束条件及算法参数
• 热启动功能：可选择初始鱼群位置，加速收敛过程

使用方法

基本输入参数

% 目标函数（函数句柄或表达式） objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 变量上下界约束 bounds = [0, 0; 10, 10]; % 第一行为下界，第二行为上界

% 算法参数设置 params.pop_size = 50; % 种群规模 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数 params.step = 0.5; % 步长 params.visual = 1.0; % 视野范围 params.crowd_factor = 0.8;% 拥挤度因子

运行优化求解

% 调用主函数进行优化 [solution, fitness, convergence] = main(objective_func, bounds, params);

结果输出

• 最优解：目标函数最小值对应的变量取值
• 最优适应度值：目标函数的最小值
• 收敛曲线：每次迭代的最优适应度历史记录
• 可视化结果：鱼群最终分布图及收敛过程动画
• 运行报告：算法运行时间与收敛状态分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 必要工具箱：无特殊要求（纯MATLAB代码实现）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心优化流程，包括算法参数初始化、鱼群行为模拟、适应度评估、约束条件处理、收敛性判断以及结果可视化等功能模块。该文件整合了改进型人工鱼群算法的完整求解流程，通过模块化设计将觅食、聚群、追尾等行为封装为独立单元，同时负责协调自适应调整机制与约束处理策略的执行顺序，最终输出优化结果并生成分析图表。