人工鱼群算法 多目标优化 python代码实现

人工鱼群算法（Artificial Fish Schooling Algorithm, AFS）是一种模拟生物群体行为的搜索优化方法，主要用于解决多目标优化问题。该算法灵感来源于鱼类聚集游动的行为特性，通过一组虚拟“鱼”（即搜索解）在解空间中协作搜索，寻找多个目标函数的最佳平衡点。

Python是一个非常适合实现人工鱼群算法的语言，因为其丰富的库如NumPy、Pandas等提供了数据处理支持，而Matplotlib则可用于可视化过程。下面是一个简单的Python人工鱼群算法的概述：

import numpy as np

class Fish():
    def __init__(self, position, velocity):
        self.position = position
        self.velocity = velocity

class PSO():
    def __init__(self, num_fish, num_dimensions, swarm_size, max_iter, omega, c1, c2):
        # 初始化鱼群和其他参数
        ...

    def update(self):
        # 更新位置和速度
        ...

    def optimize(self):
        for _ in range(max_iter):
            self.update()
            # 更新全局最佳位置和个人最佳位置
            ...
    
    def visualize_results(self, results):
        # 可视化搜索轨迹
        ...

# 创建PSO实例并运行算法
pso = PSO(...)
results = pso.optimize()
pso.visualize_results(results)