MATLAB实现鱼群优化算法的多元函数极值求解系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了人工鱼群算法（AFSA），能够高效求解多元函数的最小值或最大值。系统通过模拟鱼群觅食、聚群和追尾行为进行全局优化搜索，并提供可视化寻优过程和收敛曲线分析，便于算法性能评估。

详 情 说 明

基于鱼群优化算法的多元函数极值求解系统

项目介绍

本项目实现了一种基于人工鱼群算法(AFSA)的智能优化求解系统。系统能够自主寻找多元函数的最小值/最大值点，通过模拟鱼群的觅食、聚群和追尾行为实现全局优化搜索。该系统适合解决复杂的多元函数优化问题，特别是在目标函数不可导或存在多个局部极值的情况下表现出良好的全局搜索能力。

功能特性

• 智能优化搜索：采用人工鱼群算法模拟鱼群的集体觅食行为，实现高效的全局优化
• 可视化分析：提供寻优过程动态展示和收敛曲线分析，直观观察算法性能
• 参数自适应：支持算法参数的灵活配置和自适应调整
• 用户友好：支持用户自定义目标函数和搜索空间，接口简单易用
• 性能评估：提供多种算法性能指标，包括收敛迭代次数、计算时间等

使用方法

基本配置

1. 定义目标函数：提供需要优化的多元函数句柄
2. 设置变量范围：指定n维变量的上下界约束
3. 配置算法参数：设置鱼群规模、视觉范围、步长、拥挤度因子等
4. 设定终止条件：指定最大迭代次数或收敛精度阈值

运行优化

执行主程序后，系统将自动进行优化搜索，并输出：

• 最优解的坐标位置（n维向量）
• 最优适应度值（函数极值）
• 迭代收敛曲线图
• 鱼群搜索过程动态可视化
• 算法性能指标分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB图形界面功能
• 基本内存需求取决于问题维度和鱼群规模

文件说明

主程序文件整合了鱼群优化算法的核心逻辑与用户交互界面，负责初始化算法参数、执行迭代优化过程、监控收敛状态并生成可视化结果。该文件协调整个系统的运行流程，包括目标函数处理、鱼群行为模拟、适应度评估以及最终的结果输出与图形展示。