自适应视野改进人工鱼群算法：求解最短路径问题

"自适应视野的人工鱼群算法求解最短路径问题" 本文主要探讨了在解决最短路径问题中，如何通过改进基本人工鱼群算法来提高其性能。人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）是一种受到鱼类群体行为启发的全局优化算法，常用于解决复杂的寻优问题。然而，该算法存在一些局限性，如视野参数固定不变可能导致算法后期收敛速度慢、计算量大以及容易陷入局部最优。 针对这些问题，作者提出了一个自适应视野的改进人工鱼群算法（Improved Artificial Fish-Swarm Algorithm based on Adaptive Vision, AVAFSA）。在AVAFSA中，算法仅对人工鱼的觅食行为的视野进行动态调整。随着算法迭代次数的增加，视野会逐渐减小，从而增强算法的探索能力，减少陷入局部最优的概率。然而，当视野减小到初始值的一半时，不再继续减小，而是保持在这个水平，以平衡探索和开发之间的关系，防止视野过小导致的搜索范围过于狭窄。 最短路径问题在道路网络规划、物流配送、交通管理等领域有广泛应用，通常可以采用Dijkstra算法或A*算法等传统方法解决。然而，这些算法可能在处理大规模复杂网络时效率较低。相比之下，AVAFSA在解决最短路径问题时展现了更快的收敛速度和更小的计算量，同时保证了结果的准确性与稳定性。 此外，为了验证改进算法的效果，文章通过实验比较了AVAFSA与基本人工鱼群算法（AFSA）以及蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）。实验结果显示，AVAFSA在求解最短路径问题上具有显著优势，不仅收敛速度快，而且在处理复杂问题时能够提供更优的解决方案，避免了算法性能的下降。 自适应视野的人工鱼群算法是一种有效应对基本人工鱼群算法局限性的策略，它在解决最短路径问题上展现出了优越的性能。这种改进对于优化算法设计、提高计算效率以及解决实际工程问题具有重要的理论和实践意义。