新型自适应人工鱼群算法：解决复杂优化问题的高效策略

本文主要探讨了一种新颖的人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA），该算法源于国内学者李晓磊对自然界鱼群行为的观察和模仿。AFSA是一种群体智能优化算法，其核心在于模拟鱼群觅食、繁衍和逃逸的行为模式。觅食行为体现在算法中，每个“人工鱼”通过个体搜索来寻找潜在的最优解；繁衍行为则利用了进化算法的选择和交叉算子，赋予人工鱼通过适应性和进化优势进行优化的能力；而逃逸行为则是通过云模型中的云滴特性实现随机性和稳定性相结合的变异操作，这有助于避免算法陷入局部最优。 算法的关键创新在于采用双曲正切函数构建步长参数自适应模型，这种模型能够动态调整算法的搜索能力和效率，使其在面对复杂优化问题时更具灵活性。这种方法有效解决了AFSA在处理变化平坦区域时收敛速度变慢和搜索性能下降的问题，减少了早熟收敛现象的发生。 论文通过对比分析，展示了新型自适应混合人工鱼群算法在10个标准测试函数上的计算结果，证明了它在求解复杂优化问题上具有较高的计算精度、快速的搜索速度以及良好的全局寻优性能。这些优点使得该算法在数据挖掘、在线识别、智能控制和信号处理等领域展现出广泛的应用潜力。 然而，尽管AFSA算法有着诸多优点，它仍然存在一些局限性，如对初始种群质量和参数选择的敏感性。未来的研究可能着重于进一步改进算法的鲁棒性和适应性，以便更好地应对各种实际问题中的挑战。 这篇论文为人工鱼群算法的发展提供了一个新的视角和实用工具，对于提高复杂优化问题的求解效率和优化效果具有重要意义。通过不断的研究和优化，人工鱼群算法有望在计算机工程与应用领域发挥更大的作用。