人工鱼群算法

资 源 简 介

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觅食行为启发的智能优化算法，属于群智能算法的分支。该算法通过模拟鱼类群体的觅食、聚群和追尾行为来解决复杂的优化问题。

算法的核心思想是将每个候选解看作一条"人工鱼"，鱼群通过感知周围环境的信息来调整自身位置。主要行为模式包括：随机游动、觅食行为（向食物浓度更高的区域移动）、聚群行为（保持与同伴的适当距离）和追尾行为（跟随表现更好的个体）。

相比传统优化算法，人工鱼群算法具有并行搜索能力强、对初值不敏感、能跳出局部最优等优势。它已成功应用于路径规划、参数优化、神经网络训练等多个工程领域。算法的性能主要取决于视野范围、拥挤度因子等关键参数的设置。

作为一种仿生智能算法，人工鱼群算法体现了群智能"简单个体通过交互产生复杂智能"的特点，为解决复杂优化问题提供了新的思路。随着研究的深入，算法在收敛速度和全局搜索能力方面仍有改进空间。