基于人工鱼群算法的MATLAB全局优化工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了人工鱼群算法，通过模拟鱼群觅食、聚群和追尾行为，有效解决多维复杂函数的全局优化问题。系统自适应调整搜索策略，特别适用于非线性、多峰、高维优化场景，提供稳定可靠的优化解决方案。

详 情 说 明

基于人工鱼群算法的多维函数全局优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）的智能优化系统，用于求解多维复杂函数的全局最优解。算法通过模拟自然界中鱼群的觅食、聚群和追尾三种主要行为，在解空间中进行高效并行搜索。系统特别适用于处理非线性、多峰、高维的优化问题，并提供了丰富的可视化功能以直观展示优化过程。

功能特性

• 仿生智能优化：完整模拟人工鱼群的觅食行为、聚群行为和追尾行为，平衡算法的全局探索与局部开发能力
• 自适应参数调整：视野范围、移动步长、拥挤度因子等关键参数可根据搜索状态动态调整，提升收敛效率
• 多模态函数处理：有效处理多峰函数优化问题，具有较强的逃离局部最优解的能力
• 全面可视化分析：支持鱼群搜索过程的动态演示（适用于二维/三维函数）及收敛曲线的实时绘制
• 灵活收敛控制：支持多种收敛条件设置，包括误差容限和最大停滞迭代数等判据

使用方法

基本调用方式

1. 定义目标函数：提供需要优化的目标函数，支持多变量输入
2. 设置变量范围：指定每个变量的取值范围，如 [-10, 10]
3. 配置算法参数：设置鱼群数量、最大迭代次数、视野范围、步长等参数
4. 运行优化：执行主程序开始优化过程
5. 获取结果：系统输出全局最优解、收敛曲线及相关分析报告

参数配置示例

% 目标函数（例如Rastrigin函数） objective_func = @(x) sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x) + 10);

% 变量范围（3维问题） var_range = [-5.12, 5.12; -5.12, 5.12; -5.12, 5.12];

% 算法参数 params.fish_num = 50; % 鱼群数量 params.max_iter = 200; % 最大迭代次数 params.visual = 1.0; % 视野范围 params.step = 0.5; % 移动步长 params.try_num = 10; % 尝试次数 params.crowd_factor = 0.8; % 拥挤度因子

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主程序文件承担了系统运行的核心调度功能，实现了算法参数初始化、鱼群行为模拟、迭代过程控制、结果输出与可视化展示等关键任务。该文件整合了鱼群个体的位置更新与状态评估逻辑，协调觅食、聚群和追尾三种行为的决策机制，并负责监控收敛条件以确定优化终止时机。同时，它还生成了包含最优解信息与性能分析的综合输出报告。