人工鱼群算法是一种寄予动物行为的自治体寻优模式

资 源 简 介

人工鱼群算法是一种寄予动物行为的自治体寻优模式

详 情 说 明

人工鱼群算法是一种受到鱼类群体行为启发的智能优化算法。该算法模拟了鱼群在觅食、聚群和追尾等行为中展现出的智能特性，通过个体间的简单交互实现全局优化。

在算法中，每条"人工鱼"都是一个自治的个体，能够根据局部环境信息做出独立决策。它们通过三种主要行为模式协作：

觅食行为：模拟鱼类向食物浓度高的区域移动的特性 2.聚群行为：保持个体间适当距离，避免过度聚集或分散 3.追尾行为：向邻近更优个体靠拢的学习机制

这种算法特别适用于解决非线性、多峰值的复杂优化问题。相比于传统优化算法，它具有更好的全局搜索能力和鲁棒性，能够有效避免陷入局部最优解。

人工鱼群算法已被成功应用于路径规划、参数优化、神经网络训练等多个领域，展现了群体智能在解决复杂问题上的独特优势。