改进人工鱼群算法：精英加速与最速下降法提升优化性能

人工鱼群算法作为一种群体智能优化技术，在解决复杂问题时展现出强大的潜力，但其传统版本往往在收敛精度和效率上存在问题。本文研究的目的是为了改进这一情况，提出了一种结合了最速下降法的精英加速人工鱼群算法。最速下降法以其计算简便、运行快速的特点被引入，用于提升人工鱼种群中的最优解。 在新的算法设计中，首先，算法会选择适应度值最高的“精英”人工鱼作为参照，运用最速下降法进行迭代更新。这一步旨在提高整个鱼群的优化能力，因为精英个体通常代表了当前问题的最优解。其次，通过人工鱼之间的信息交换机制，其他鱼会受到最优解的引导，从而改善它们自身的搜索策略，进而整体提高鱼群的性能。 数值实验结果显示，这种改进后的算法在保持优化效果的同时，显著减少了运算量，收敛速度得到显著提升，且收敛精度也有所增强。与传统的人工鱼群算法相比，新算法在收敛精度和运算效率方面显示出明显的优势。这对于处理大规模优化问题，尤其是在实时性要求较高的应用场景中，具有重要的实际意义。 该研究由两位作者完成，李君硕士研究生专注于最优化方法及其应用，而梁昔明教授则是一位经验丰富的博导，他的研究领域同样集中在最优化方法。他们的合作为人工鱼群算法的发展提供了新的视角和改进策略。 关键词包括人工鱼群算法、最速下降法、数值实验以及适应度函数，这些核心概念构成了论文的核心内容。论文还被归类于相关的科学领域，并获得了国家自然科学基金和北京市自然科学基金等项目的资助，以及中央支持的地方科研创新团队项目的支持。 总结来说，这篇论文针对人工鱼群算法的局限性进行了深入研究，通过引入最速下降法并优化信息交换机制，成功地提高了算法的性能。这对于提高人工智能优化算法的效率和精度具有重要的理论和实践价值。