鱼群算法是一种新型的智能仿生算法

资 源 简 介

鱼群算法是一种新型的智能仿生算法

详 情 说 明

鱼群算法（Fish School Search, FSS）是一种受自然界鱼群集体行为启发的智能仿生优化算法。该算法通过模拟鱼群的觅食、聚集和追尾等行为特性，实现了高效的全局搜索能力。

核心机制 觅食行为：每条虚拟"鱼"根据当前位置的食物浓度（适应度值）决定移动方向，倾向于向更优区域探索。 信息交互：个体通过群体共享位置和适应度信息，形成集体决策，避免陷入局部最优。 动态调整：算法自动平衡探索（广泛搜索）与开发（局部优化）阶段，类似鱼群根据环境变化调整游动模式。

技术优势 相比传统遗传算法或粒子群优化，鱼群算法在解决多维非线性优化问题时表现出更强的鲁棒性，尤其适用于动态环境下的路径规划、神经网络训练等场景。

应用扩展 当前先进实现已融合自适应权重调整、混合变异策略等技术，进一步提升收敛速度。研究者正探索其与深度学习结合的潜力，如用于超参数自动调优。