鱼群探测算法

① 什么是鱼群算法

artifical fish-warm algorithm
xp(v1,v2……vn)个体的当前位置，d(p,q)=(1/n)*{[v(p,1)-v(q,1)]^2+……[v

(p,n)-v(q,n)]^2}，两个体的距离，（不知道为什么用1/n而不是开平方）；visual

一只鱼的感知距离。@拥挤度因子。
第一步：觅食人工鱼当前位置为Xi，在可见域内随机选择一个位置Xj（d(ij)

<=visual），如xj优于xi向xj前进一步，否则随机移动一步。如出现不满足约束则

剪去。X(j+1,k)={if x(i,k)=x(j,k) 不变，else x(j+1,k)=随机(0,1)}。
第二步：聚群：
xi可见域内共有nf1条鱼。形成集合KJi,KJi={Xj|Dij<=visual},if KJi不为空，

then
X(center)=(xj1+xj2+.....xjn)/nf1(xjk属于kji)
X(center,k)=0,X(center,k)<0.5 1,X(center,k)>=0.5
若：FCc/nf1>@FCi(FCc为中心食物浓度，FCi为Xi点食物浓度)
则：向中心移动：X(i+1,k)=不变，当Xik=X(center,k)时;Xik=随机（0，1），当

Xik!=X(center,k)时;
若：FCc/nf1<@FCi
则：进行觅食
第三步：追尾
在visual范围内，某一个体食物浓度最大则称为Xmax，若：FCmax>@FCi,则向它移动

：X(i+1,k)=当X(i,k)=X(max,k)时，X(i,k)不变，当X(i,k)!=X(max,k)时，X(i,k)=

随机（0,1）
第四步：公告板
在运算过程中，用公告板始终记录下最优FCi

② 鱼群算法是什么

和蚁群算法其实是一样的，生物那方面不说了，主要是生成随机数，经过数次迭代，一次次计算目标函数值从而优化答案，最后看答案分布，这样就能计算解决全局最优，因为鱼群算法能够跳出局部最优，所以应用于目标函数的最大值最小值是很有用的，希望能帮到你