论文中用到人工鱼群算法

资 源 简 介

论文中用到人工鱼群算法

详 情 说 明

人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鱼群在自然界中的觅食、聚群和追尾行为。该算法通过模拟这些行为来解决复杂的优化问题，具有并行性强、收敛速度快等特点，在论文研究中常用于函数优化、参数寻优等场景。

MATLAB实现时，通常会定义以下几个关键步骤： 初始化鱼群：随机生成若干条人工鱼，每条鱼的位置代表问题的一个潜在解。 行为模拟：包括觅食行为（局部搜索）、聚群行为（向中心移动）和追尾行为（跟随更优个体），通过比较目标函数值决定行为策略。 更新状态：根据行为结果调整鱼的位置，记录当前最优解。 终止条件：通常以迭代次数或解的精度作为算法结束标志。

在论文中应用时，需结合具体问题调整参数（如视野范围、步长、拥挤度因子等），并分析算法在收敛性、鲁棒性方面的表现。MATLAB的矩阵运算和可视化功能可高效实现算法逻辑，并直观展示优化过程。