人工鱼群算法是什么

人工鱼群算法是一种模拟鱼群觅食行为的智能优化算法。算法中每条人工鱼代表一个解，通过追尾、聚群和觅食三种行为模式寻找最优解。聚群行为帮助算法避免局部最优，追尾行为加快收敛速度，觅食行为保证解的多样性。该算法已成功应用于路径规划、图像处理和电力系统优化等领域，解决旅行商问题、神经网络训练和资源分配等复杂问题。

人工鱼群算法具有简单易实现、参数少、全局搜索能力强等特点。算法只需设定人工鱼数量、感知范围和步长等基本参数，无需梯度信息。在实际应用中，该算法能够快速找到近似最优解，尤其在处理高维、非线性问题时表现突出。算法通过自适应调整步长和感知范围，平衡了开发与探索能力，已在无人机航路规划、无线传感器网络部署和金融投资组合优化等场景取得良好效果。