博客目录 引言 什么是人工鱼群算法（AFSA）？人工鱼群算法的应用场景为什么使用人工鱼群算法？ 人工鱼群算法的原理 人工鱼群算法的基本概念人工鱼的三种行为模式人工鱼群算法的流程人工鱼群算法的特点与优势 人工鱼群算法的实现步骤 初始化人工鱼群觅食行为群聚行为避碰行为随机行为寻找全局最优解 Python实现人工鱼群算法 面向对象思想设计代码实现示例与解释 人工鱼群算法应用实例：函数优化问题

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1 理论基础   1.1 人工鱼群算法概述         人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年提出的一类基于动物行为的群体智能优化算法。该算法是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾、随机等行为在搜索域中进行寻优，是集群体智能思想的一个具体应用。生物的视觉是极其复杂的，它能快速感知大量的空间事物，这是任何仪器和程序都难以比拟的，为了实施的简便和有效，在鱼群模式中应用了如下方法实现虚拟人工鱼的