人工鱼群算法MATLAB源代码：无约束连续函数优化

人工鱼群算法是一种模拟生物群体行为的搜索优化方法，主要用于解决连续函数优化问题。本MATLAB源代码（FSOUCP.m）提供了一个通用的框架，用于无约束连续函数的优化。其核心思想是模仿鱼类在水中的游动行为，包括觅食、信息交流和协同进化等步骤。 该算法的主要组成部分包括以下几个关键部分： 1. **输入参数**：源代码接受以下参数： - K：迭代次数，控制算法的全局搜索过程。 - N：鱼群规模，表示个体数量，即同时存在的解决方案的数量。 - V：人工鱼的感知范围，定义了鱼群个体探索环境的范围。 - Delta：拥挤程度的阈值，用于决定是否改变当前最优解。 - L：觅食行为的试探次数，影响个体的局部搜索效率。 - LB和UB：决策变量的上下界，确保算法在合法范围内运行。 2. **初始化**：算法首先生成初始鱼群位置，每个个体的位置由均匀分布生成，并确保位于给定的上下边界内。 3. **输出参数**：源代码返回四个主要输出： - BESTX：一个K×1的矩阵，存储每一代的最优解状态（M维向量）。 - BESTY：对应于最优解的评价函数值矩阵，K×1。 - ALLX：一个K×1的细胞结构，每个元素为M×N矩阵，记录所有个体在各代的位置。 - ALLY：同样为K×N矩阵，记录所有个体在各代的评价函数值。 4. **核心优化过程**：每一代中，人工鱼群通过觅食行为（如随机移动并根据周围邻居和自身最佳位置更新）来寻找更优解。同时，算法会检查是否达到拥挤程度的阈值，如果满足，则可能进行种群更新操作，包括更新最优解和个体位置。 5. **测试函数**：源代码依赖于用户自定义的测试函数FIT.m，只需更改该函数以适应不同的优化问题。用户需要确保测试函数的输入和输出范围与LB和UB参数相匹配。 6. **示例与参考**：代码提供了参考设置，展示了如何调用函数以执行50次迭代，使用30条鱼，感知范围为0.5，拥挤程度为0.3，以及20次觅食尝试。 这个MATLAB源代码提供了一种实用的工具，便于研究者和开发者在无约束连续函数优化问题上快速原型设计和实验。通过调整参数，它可以应用于各种工程优化、机器学习和数据科学场景中的全局搜索和优化问题。