人工鱼群算法路径规划

人工鱼群（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFS）是一种模仿自然界鱼类群体行为的优化搜索算法，它主要应用于解决复杂的优化问题，包括路径规划。在路径规划中，AFS模拟了鱼群在水中的游动策略，如领航者（Leader）、跟随者（Follower）和探索者（Explorer），它们协同工作以寻找从起点到终点的最优或近似最优路径。

1. 领航者（Leader）：通常选择当前最佳解作为引导方向，提供一个全局参考点。
2. 跟随者（Follower）：跟随领航者，它们根据自身与领航者的距离和速度调整自己的移动，避免陷入局部最优。
3. 探索者（Explorer）：随机地改变方向和速度，帮助发现新的可能路径，防止陷入局部最小值。

AFS算法的主要步骤包括：
- 初始化：定义鱼群大小、位置和速度，以及相关的参数如认知能力和社会影响度。
- 迁移：每条鱼根据其位置、速度和邻居状态进行移动。
- 更新：根据目标函数（如路径长度或时间消耗）评估鱼的位置，更新最优解和领航者。
- 信息交换：鱼与邻居间的信息共享，促进合作和学习。
- 适应性调整：根据算法性能调整参数，如鱼群规模、步长等。