什么是人工鱼群算法

人工鱼群算法：

在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为，从而实现寻优，以下是鱼的几种典型行为:

(1)觅食行为：一般情况下鱼在水中随机地自由游动,当发现食物时,则会向食物逐渐增多的方向快速游去。

(2)聚群行为:鱼在游动过程中为了保证自身的生存和躲避危害会自然地聚集成群，鱼聚群时所遵守的规则有三条：分隔规则：尽量避免与临近伙伴过于拥挤对准规则:尽量与临近伙伴的平均方向一致内聚规则:尽量朝临近伙伴的中心移动。

(3)追尾行为：当鱼群中的一条或几条鱼发现食物时,其临近的伙伴会尾随其快速到达食物点。

（4）随机行为：单独的鱼在水中通常都是随机游动的，这是为了更大范围地寻找食物点或身边的伙伴。

人工鱼群算法和粒子群算法的区别一个就是算法本身的设计，第二个就是算法的优劣性。

1、第一个方面的算法设计是取决的设计人对社会、自然的一些观察得到的算法思想，人工鱼群算法属于生物学范畴。

2、粒子群算法、萤火虫和蚁群算法属于自然科学范畴。

3、粒子群算法的收敛性不好，容易陷入局部最优，而蚁群算法可以避免这个缺点。

人工鱼群算法及其应用研究的研究方法是智能优化算法。智能优化算法作为新兴的搜索算法,一般是指利用自然界的生物系统与优化过程的某些相似性而逐步发展起来的优化算法,如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,它们通过对搜索空间中的一组解按概率规则 *** 作得到下一组解而人工鱼群算法及其应用研究的研究方法包括在智能优化算法内，所以人工鱼群算法及其应用研究的研究方法是智能优化算法。

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