人工鱼群算法matlab实现

基本人工鱼群算法摘要人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA）是由李晓磊等在2002年提出的，源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的智能仿生优化算法。

它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制易于和其他方法结合等优点。

目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。

人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性学科。

本文主要对鱼群算法进行了概述，引入鱼群模式的概念，然后给出了人工鱼的结构，接下来总结出了人工鱼的寻优原理，并对人工鱼群算法的寻优过程进行仿真，通过四个标准函数选取不同的拥挤度因子进行仿真实验，证实了利用人工鱼群算法进行全局寻优确实是有效的。

关键词：人工鱼群算法；拥挤度因子；寻优0 引言动物在进化过程中，经过漫长的优胜劣汰，形成了形形色色的觅食和生存方式，这些方式为人类解决生产生活中的问题带来了不少启发和灵感。

动物不具备复杂逻辑推理能力和综合判断等高级智能，但他们通过个体的简单行为和相互影响，实现了群体的生存和进化。

动物行为具有以下几个特点。

（1）适应性：动物通过感觉器官来感知外界环境，并应激性的做出各种反应，从而影响环境，表现出与环境交互的能力。

（2）自治性：在不同的时刻和不同的环境中能够自主的选取某种行为，而无需外界的控制或指导。

（3）盲目性：单个个体的行为是独立的，与总目标之间没有直接的关系。

（4）突现性：总目标的完成是在个体行为的运动过程中突现出来的。

（5）并行性：各个个体的行为是并行进行的。

人工鱼群算法是根据鱼类的活动特点提出的一种基于动物行为的自治体寻优模式。

1 鱼群模式描述1.1 鱼群模式的提出20世纪90年代以来，群智能（swarm intelligence，SI）的研究引起了众多学者的极大关注，并出现了蚁群优化、粒子群优化等一些著名的群智能方法。

集群是生物界中常见的一种现象，如昆虫、鸟类、鱼类、微生物乃至人类等等。

鱼群集群行为的的建模与仿真摘要本文利用人工生命技术的特点，把每条鱼看成是一个能够自主决策的Agent,它们会根据自己的观察来感知周围的环境,并按照一定的规则决策。

然后采用自底向上的建模方法，根据鱼群游动的规律建立了一种基于群体中每个个体运动方程的数学模型, 并通过matlab算法设计各种运算, 从而完成整个鱼群游动的模拟。

对于问题一，首先我们确定鱼群游动的三个规则：凝聚性(向心性)，同向性，排斥性；然后根据这三个规则，建立了群体中每个个体的运动方程，最后通过matlab实现对鱼群集群运动的模拟。

对于问题二，首先我们将刻画鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为一般化，将其作为刻画鱼群躲避捕食者的运动行为来研究。

然后我们将捕食者看成是鱼群中的特殊鱼（对所有其它鱼只有排斥力而没有吸引力，所有其它鱼对其只有吸引力而没有排斥力），然后再运用问题一所建立的模型进行模拟刻画。

对于问题三，首先我们将鱼群中的鱼分为普通鱼与信息鱼（信息丰富者），并假设在运动过程中普通鱼会向信息鱼靠拢。

然后通过问题一中的模型进行仿真，并研究了当信息鱼的比例为不同值时的情况，从而分析了信息鱼对于群运动行为的影响及解释群运动方向决策是如何达成的。

关键词: 集群运动人工生命仿真 Matlab编程1 问题重述在生态系统中,动物个体的行为相对简单,集群后却能表现出复杂的群体行为。

这些动物群在运动过程中具有很明显的特征：群中的个体聚集性很强，运动方向、速度具有一致性。

请查阅相关资料，思考动物集群运动的机理，建立数学模型刻画动物集群运动、躲避威胁等行为，例如，可以考虑以下问题的分析建模：（1）建立数学模型模拟动物的集群运动。

（2）建立数学模型刻画鱼群躲避黑鳍礁鲨鱼的运动行为。

（3）假定动物群中有一部分个体是信息丰富者(如掌握食物源位置信息，掌握迁徙路线信息)，请建模分析它们对于群运动行为的影响，解释群运动方向决策如何达成。

2 模型的假设与符号的约定2.1模型的假设与说明（1）所有的鱼生活在一个宽为width、长length的二维世界。

基于多智能体系统的人工鱼群算法研究人工智能领域近年来发展迅速，多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）作为其中一个研究重点，受到了越来越多的关注。

在MAS中，人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）是其中一个重要的算法，在优化问题、图像处理、机器学习等领域都得到了广泛应用。

本文将从多智能体系统的角度出发，对人工鱼群算法的研究进行探讨。

一、多智能体系统概述多智能体系统是由多个智能体组成的，这些智能体可以相互通信协作，完成一定的任务。

每个智能体都有自己的意识、思考、行动方式，即使不同智能体之间的行动策略可能有所不同，但是它们能够在一定程度上相互协调，实现共同的目标。

多智能体系统中的智能体可以包括机器人、无人机、传感器、计算节点等，它们之间通过信息交流和决策协作，共同完成一定的任务。

研究多智能体系统的目的不只是因为多智能体具有高度的自适应性和智能性，而且是因为多智能体系统中的协作是人工智能技术在现实世界中的应用之一，这与现实生活中智能化发展的趋势是一致的。

二、人工鱼群算法基础概念人工鱼群算法是基于生物群体智能的优化算法，模拟了鱼群跳跃寻优的行为。

在算法中，鱼个体通过觅食和聚群两种行为方式进行探测和搜索空间，以达到全局最优目标。

与传统遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等计算机智能算法相比，人工鱼群算法更加稳定、鲁棒和易于实现。

人工鱼群算法的基本流程如下：（1）初始化鱼群，确定群体大小和搜索空间范围；（2）根据目标函数，计算每个鱼个体的适应度值；（3）根据当前的适应度值，进行随机游动；（4）根据新位置，更新适应度值；（5）通过聚群行为相互交流学习，提升整个鱼群的性能。

三、基于多智能体系统的人工鱼群算法研究随着智能化技术的发展，多智能体系统的应用越来越广泛，而人工鱼群算法作为其中一个重要的算法，正在受到越来越多的关注。

在多智能体系统中，人工鱼群算法具有以下特点：（1）可以处理多约束优化问题，将局部探测和全局搜索的过程相互分离，提高了算法的收敛速度和搜索精度；（2）适用于不确定性较高的复杂环境下解决问题，例如路径规划、数据聚类等问题；（3）具有良好的鲁棒性，能够适应环境变化和噪声扰动；（4）能够自适应地调整参数，减少了手动调整的复杂性。

白鲸优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于鲸鱼社会行为的启发式优化算法。

与其他启发式算法相比，白鲸优化算法具有较快的收敛速度和较高的优化精度，适用于多种优化问题的求解。

而Matlab作为一种功能强大的编程工具，可以用来实现白鲸优化算法，快速求解各种复杂的优化问题。

本文将从以下几个方面介绍白鲸优化算法的原理和在Matlab中的实现：一、白鲸优化算法的原理白鲸优化算法是一种模拟鲸鱼族群行为的优化算法，其核心思想是模拟鲸鱼在觅食过程中的捕食行为。

白鲸在觅食时会根据自身的经验和邻近白鲸的经验来调整自己的行进方向，以寻找最佳的觅食位置。

在算法中，每条白鲸都被看作一个潜在的解，而整个白鲸族群则被看作是一个解空间。

白鲸通过迭代寻找最优解，不断调整自身位置和速度，直到达到最优解或者迭代次数达到预定值。

二、白鲸优化算法的具体步骤1. 初始化白鲸族群：随机生成初始解，即随机生成白鲸的位置和速度。

2. 设定迭代终止条件：设定迭代次数的上限或者设定目标函数值的阈值，以确定算法的终止条件。

3. 更新白鲸位置和速度：根据特定的更新规则，不断调整白鲸的位置和速度，以寻找最优解。

4. 评估适应度：计算每条白鲸的适应度，即目标函数值，以确定是否达到最优解。

5. 确定最优解：根据迭代结果，确定最优解的位置和目标函数值。

三、在Matlab中实现白鲸优化算法在Matlab中，可以利用其强大的算法库和矩阵运算功能，比较容易地实现白鲸优化算法。

下面以一个简单的优化问题为例，介绍在Matlab中如何实现白鲸优化算法。

（这里应该有一段代码示例，以展示在Matlab中实现白鲸优化算法的具体代码）四、使用白鲸优化算法解决实际问题白鲸优化算法可以用来解决各种优化问题，包括函数优化、工程优化、机器学习等领域。

在实际应用中，可以根据具体问题的特点，调整白鲸优化算法的参数和参数设置，来获得更好的优化效果。

五、总结白鲸优化算法是一种较新的启发式优化算法，具有快速的收敛速度和较高的优化精度。

基于人工鱼群算法的多元线性回归分析问题处理李媛【摘要】人工鱼群算法(AFsA)是一种基于动物行为的自治体寻优模式,依据鱼类活动特点构建的新型智能仿生算法.简要介绍了AFSA算法的基本原理,描述了使用AFSA算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.仿真实验结果表明,AFSA算法在处理多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.%A brief introduction is made of the basic principles of Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA), a new algorithm with autonomous optimization mode according to the behavior of fish swarm. The steps are analyzed for the solution to problems concerning AFSA - based multiple linear regression analysis. The simulation experiment proves that it is simple and efficient.【期刊名称】《渤海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(032)002【总页数】4页(P168-171)【关键词】人工鱼群;优化;多元线性回归分析【作者】李媛【作者单位】渤海大学工学院,辽宁锦州,121013【正文语种】中文【中图分类】TP2740 引言多元线性回归问题就是在很多工程技术和科学实验的实际问题中，用来讨论多个变量之间试验结果的数学表示。

它在实验数据处理、经验公式求得、仪器的精度分析及自动控制中的数学模型的制定中都有很广泛的应用。

解决多元线性回归分析问题的重点就是多个参数估计。

目前，可以采用传统的最小二乘法〔1〕;也可以采用遗传算法(GA)〔1〕或粒子群优化算法(PSO)〔2〕等智能算法解决此类问题。

⼈⼯鱼群算法-python实现AFSIndividual.py1import numpy as np2import ObjFunction3import copy456class AFSIndividual:78"""class for AFSIndividual"""910def__init__(self, vardim, bound):11'''12 vardim: dimension of variables13 bound: boundaries of variables14'''15 self.vardim = vardim16 self.bound = bound1718def generate(self):19'''20 generate a rondom chromsome21'''22 len = self.vardim23 rnd = np.random.random(size=len)24 self.chrom = np.zeros(len)25 self.velocity = np.random.random(size=len)26for i in xrange(0, len):27 self.chrom[i] = self.bound[0, i] + \28 (self.bound[1, i] - self.bound[0, i]) * rnd[i]29 self.bestPosition = np.zeros(len)30 self.bestFitness = 0.3132def calculateFitness(self):33'''34 calculate the fitness of the chromsome35'''36 self.fitness = ObjFunction.GrieFunc(37 self.vardim, self.chrom, self.bound)AFS.py1import numpy as np2from AFSIndividual import AFSIndividual3import random4import copy5import matplotlib.pyplot as plt678class ArtificialFishSwarm:910"""class for ArtificialFishSwarm"""1112def__init__(self, sizepop, vardim, bound, MAXGEN, params):13'''14 sizepop: population sizepop15 vardim: dimension of variables16 bound: boundaries of variables, 2*vardim17 MAXGEN: termination condition18 params: algorithm required parameters, it is a list which is consisting of[visual, step, delta, trynum]19'''20 self.sizepop = sizepop21 self.vardim = vardim22 self.bound = bound23 self.MAXGEN = MAXGEN24 self.params = params25 self.population = []26 self.fitness = np.zeros((self.sizepop, 1))27 self.trace = np.zeros((self.MAXGEN, 2))28 self.lennorm = 60002930def initialize(self):31'''32 initialize the population of afs33'''34for i in xrange(0, self.sizepop):35 ind = AFSIndividual(self.vardim, self.bound)36 ind.generate()37 self.population.append(ind)3839def evaluation(self, x):40'''41 evaluation the fitness of the individual42'''43 x.calculateFitness()4445def forage(self, x):46'''47 artificial fish foraging behavior48'''49 newInd = copy.deepcopy(x)50 found = False51for i in xrange(0, self.params[3]):52 indi = self.randSearch(x, self.params[0])53if indi.fitness > x.fitness:54 newInd.chrom = x.chrom + np.random.random(self.vardim) * self.params[1] * self.lennorm * (55 indi.chrom - x.chrom) / np.linalg.norm(indi.chrom - x.chrom)56 newInd = indi57 found = True58break59if not (found):60 newInd = self.randSearch(x, self.params[1])61return newInd6263def randSearch(self, x, searLen):64'''65 artificial fish random search behavior66'''67 ind = copy.deepcopy(x)68 ind.chrom += np.random.uniform(-1, 1,69 self.vardim) * searLen * self.lennorm70for j in xrange(0, self.vardim):71if ind.chrom[j] < self.bound[0, j]:72 ind.chrom[j] = self.bound[0, j]73if ind.chrom[j] > self.bound[1, j]:74 ind.chrom[j] = self.bound[1, j]75 self.evaluation(ind)76return ind7778def huddle(self, x):79'''80 artificial fish huddling behavior81'''82 newInd = copy.deepcopy(x)83 dist = self.distance(x)84 index = []85for i in xrange(1, self.sizepop):86if dist[i] > 0 and dist[i] < self.params[0] * self.lennorm:87 index.append(i)88 nf = len(index)89if nf > 0:90 xc = np.zeros(self.vardim)91for i in xrange(0, nf):92 xc += self.population[index[i]].chrom93 xc = xc / nf94 cind = AFSIndividual(self.vardim, self.bound)95 cind.chrom = xc96 cind.calculateFitness()97if (cind.fitness / nf) > (self.params[2] * x.fitness):98 xnext = x.chrom + np.random.random(99 self.vardim) * self.params[1] * self.lennorm * (xc - x.chrom) / np.linalg.norm(xc - x.chrom) 100for j in xrange(0, self.vardim):101if xnext[j] < self.bound[0, j]:102 xnext[j] = self.bound[0, j]103if xnext[j] > self.bound[1, j]:104 xnext[j] = self.bound[1, j]105 newInd.chrom = xnext106 self.evaluation(newInd)107# print "hudding"108return newInd109else:110return self.forage(x)111else:112return self.forage(x)113114def follow(self, x):115'''116 artificial fish following behivior117'''118 newInd = copy.deepcopy(x)119 dist = self.distance(x)120 index = []121for i in xrange(1, self.sizepop):122if dist[i] > 0 and dist[i] < self.params[0] * self.lennorm:123 index.append(i)124 nf = len(index)125if nf > 0:126 best = -999999999.127 bestIndex = 0128for i in xrange(0, nf):129if self.population[index[i]].fitness > best:130 best = self.population[index[i]].fitness131 bestIndex = index[i]132if (self.population[bestIndex].fitness / nf) > (self.params[2] * x.fitness):133 xnext = x.chrom + np.random.random(134 self.vardim) * self.params[1] * self.lennorm * (self.population[bestIndex].chrom - x.chrom) / np.linalg.norm(self.population[bestIndex].chrom - x.chrom) 135for j in xrange(0, self.vardim):136if xnext[j] < self.bound[0, j]:137 xnext[j] = self.bound[0, j]138if xnext[j] > self.bound[1, j]:139 xnext[j] = self.bound[1, j]140 newInd.chrom = xnext141 self.evaluation(newInd)142# print "follow"143return newInd144else:145return self.forage(x)146else:147return self.forage(x)148149def solve(self):150'''151 evolution process for afs algorithm152'''153 self.t = 0154 self.initialize()155# evaluation the population156for i in xrange(0, self.sizepop):157 self.evaluation(self.population[i])158 self.fitness[i] = self.population[i].fitness159 best = np.max(self.fitness)160 bestIndex = np.argmax(self.fitness)161 self.best = copy.deepcopy(self.population[bestIndex])162 self.avefitness = np.mean(self.fitness)163 self.trace[self.t, 0] = (1 - self.best.fitness) / self.best.fitness164 self.trace[self.t, 1] = (1 - self.avefitness) / self.avefitness165print("Generation %d: optimal function value is: %f; average function value is %f" % (166 self.t, self.trace[self.t, 0], self.trace[self.t, 1]))167while self.t < self.MAXGEN - 1:168 self.t += 1169# newpop = []170for i in xrange(0, self.sizepop):171 xi1 = self.huddle(self.population[i])172 xi2 = self.follow(self.population[i])173if xi1.fitness > xi2.fitness:174 self.population[i] = xi1175 self.fitness[i] = xi1.fitness176else:177 self.population[i] = xi2178 self.fitness[i] = xi2.fitness179 best = np.max(self.fitness)180 bestIndex = np.argmax(self.fitness)181if best > self.best.fitness:182 self.best = copy.deepcopy(self.population[bestIndex])183 self.avefitness = np.mean(self.fitness)184 self.trace[self.t, 0] = (1 - self.best.fitness) / self.best.fitness185 self.trace[self.t, 1] = (1 - self.avefitness) / self.avefitness186print("Generation %d: optimal function value is: %f; average function value is %f" % (187 self.t, self.trace[self.t, 0], self.trace[self.t, 1]))188189print("Optimal function value is: %f; " % self.trace[self.t, 0])190print"Optimal solution is:"191print self.best.chrom192 self.printResult()193194def distance(self, x):195'''196 return the distance array to a individual197'''198 dist = np.zeros(self.sizepop)199for i in xrange(0, self.sizepop):200 dist[i] = np.linalg.norm(x.chrom - self.population[i].chrom) / 6000201return dist202203def printResult(self):204'''205 plot the result of afs algorithm206'''207 x = np.arange(0, self.MAXGEN)208 y1 = self.trace[:, 0]209 y2 = self.trace[:, 1]210 plt.plot(x, y1, 'r', label='optimal value')211 plt.plot(x, y2, 'g', label='average value')212 plt.xlabel("Iteration")213 plt.ylabel("function value")214 plt.title("Artificial Fish Swarm algorithm for function optimization") 215 plt.legend()216 plt.show()运⾏程序：1if__name__ == "__main__":23 bound = np.tile([[-600], [600]], 25)4 afs = AFS(60, 25, bound, 500, [0.001, 0.0001, 0.618, 40])5 afs.solve()ObjFunction见。

78•理论研究•文章编号：1673-887X(2020)07-0078-02基于MATLAB的鱼苗自动计数方法与实现王紫聪，多功昊，张航(天津农学院计算机与信息工程学院，天津300384)摘要在鱼苗养殖的过程中，饲养、运输、销售等环节均需对鱼苗进行定量计数。

传统的人工计数方法费时费力且准确率不高，文章提出了一种基于MATLAB图像处理实现鱼苗自动计数的方法。

首先对鱼苗图像进行灰度化处理，然后对图像进行滤波、去噪、阈值分割等处理，最后实现对鱼苗数量的自动计数。

结果表明，此方法具有较高的准确性。

关键词MATLAB;鱼苗计数；图像处理中图分类号TP391.4文献标志码A doi:10.3969/j.issn.1673-887X.2020.07.034 Automatic Counting Method and Realization of Fish Fry Based on MATLABWang Zicong,Duo Gonghao,Zhang Hang(Tianjin Agricultural University,Colle g el of Computer and Information Engineering,Tianjin300384,China)Abstract:In the process of fish fry breeding,the fish fry needs to be counted in feeding,transportation and sales.The traditional manual counting method is time-consuming,labor-intensive and the accuracy is not high.This paper proposes a method for automatic counting of fish fry based on MATLAB image processing.First,the collected fish fry images are grayed,then image filtering,denoising,threshold segmentation and other processing are performed,and finally the automatic counting of fish fry is achieved.The results show that this method has high accuracy.Key words:MATLAB,fish fry counting,image processing在鱼苗养殖的过程中，饲养、运输、销售等环节都需要对鱼苗进行定量计数。

人工鱼群算法综述人工鱼群改进算法研究综述摘要：人工鱼群算法源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的群体智能随机全局优化算法，人工鱼群算法(AFSA)起步较晚，还存在着许多不足之处。

因此本文主要通过阐述鱼群算法的基本理论的同时，对人工鱼群算法的改进方法进行文献综述，并根据这些改进方法指出了人工鱼群算法未来的改进与研究方向。

关键词：人工鱼群算法算法改进综述1.引言1.1 人工鱼群算法的基本概念人工鱼群算法是李晓磊等[1]人于2002年提出的一种基于动物自治体[2-3]的优化方法,是集群智能思想[4]的一个具体应用，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模拟鱼群的觅食行为而实现寻优。

它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息,只需要对问题进行优劣的比较,通过各人工鱼个体的局部寻优行为,最终在群体中使全局最优值突现出来,有着较快的收敛速度[5]。

人工鱼群算法主要利用鱼的三大基本行为：觅食、聚群和追尾行为，采用自上而下的寻优模式从构造个体的底层行为开始，通过鱼群中各个体的局部寻优，达到全局最优值在群体中凸显出来的目的[6]。

（1）觅食行为：这是鱼趋向食物的一种活动，一般认为它是通过视觉或味觉来感知水中的食物两或食物浓度来选择行动的方向[6]。

（2）聚群行为：大量或少量的鱼聚集成群，进行集体觅食和躲避敌害，这是它们在进化过程中形成的一种生存方式[6]。

（3）追尾行为：当某一条鱼或几条鱼发现食物时，它们附近的鱼会尾随而来，导致更远处的鱼也会尾随过来[6]。

人工鱼群算法就是通过模拟鱼类的觅食、聚群、追尾等行为在搜索域中进行寻优的。

1.2 人工鱼群算法的行为描述觅食行为：设置人工鱼当前状态，并在其感知范围内随机选择另一个状态，如果得到的状态的目标函数大于当前的状态，则向新选择得到的状态靠近一步，反之，重新选取新状态，判断是否满足条件，选择次数达到一定数量后，如果仍然不满足条件，则随机移动一步[6]。

【注】原帖网址:/thread-9222-1-1.html My Email：hehaiwanghui@案例18：基于鱼群算法的函数寻优算法***********************************************************************************论坛申明：1 案例为原创案例，论坛拥有帖子的版权，转载请注明出处（MATLABSKY论坛，《MATLAB智能算法30个案例分析》2 案例内容为书籍原创内容，内容为案例的提纲和主要内容。

3 作者长期驻扎在板块，对读者和会员问题有问必答。

4 案例配套有教学视频和完整的MATLAB程序，MATLAB程序在购买书籍后可以自由下载，教学视频需要另外购买。

MATLAB书籍预定方法和优惠服务：/thread-9258-1-1.html点击这里，预览该案例程序：/znsf/view/s18/example1.html/znsf/view/s18/example2.html已经预定的朋友点此下载程序源代码：/thread-9395-1-1.html***********************************************************************************1、人工鱼群算法原理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，这对于任何仪器和程序都是难以与之相比的，为了实施的简便和有效，在鱼群模式中应用了如下的方法来实现虚拟人工鱼的视觉：如图5.1所示，一虚拟人工鱼实体的当前位置为，它的视野范围为，位置为其在某时刻的视点所在的位置，如果该位置的食物浓度高于当前位置，则考虑向该位置方向前进一步，即到达位置；如果位置不比当前位置食物浓度更高，则继续巡视视野内的其他位置。