通过实际应用的“人工鱼群算法”

资 源 简 介

通过实际应用的“人工鱼群算法”

详 情 说 明

人工鱼群算法是一种受自然界鱼群行为启发的群体智能优化算法，通过模拟鱼群的觅食、聚群和追尾行为来解决复杂优化问题。该算法因其良好的全局搜索能力和鲁棒性，在工程优化、路径规划等领域展现出显著效果。

算法核心行为模拟： 觅食行为：鱼个体通过随机游动探索解空间，类比于局部搜索过程 2.聚群行为：鱼群通过信息共享避免陷入局部最优，增强全局搜索能力 3.追尾行为：优秀个体引导群体向更优区域移动，加速收敛

实际应用中的关键改进点： 动态视觉范围调整：根据迭代进度自动调节鱼的感知距离 自适应步长机制：前期大范围探索，后期精细搜索的步长衰减策略 混合变异操作：在传统行为中引入遗传算法的变异思想

典型应用场景表现： 物流配送路径优化中，较遗传算法缩短15-20%总路径 神经网络参数优化时，收敛速度比粒子群算法快30% 工程结构设计问题中，能找到更优的轻量化设计方案

参数调优经验建议： 初始种群规模建议设为问题维度的5-10倍，视觉范围衰减系数取0.95-0.99为宜，最大迭代次数需根据问题复杂度设置在100-500次之间。实际应用时可通过正交试验法确定最优参数组合。