鱼群优化算法的寻优过程的动态显示（使用MATLAB）

最新推荐文章于 2025-12-14 12:39:05 发布
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本文展示了如何使用MATLAB动态显示鱼群优化算法在解决Rosenbrock函数优化问题时的寻优过程。通过初始化鱼群、更新个体位置并模拟鱼群行为，算法逐步逼近目标函数的最小值点。

鱼群优化算法的寻优过程的动态显示（使用MATLAB）

鱼群优化算法（Fish Swarm Optimization, FSO）是一种基于仿生学原理的优化算法，灵感来源于鱼群在觅食和避障过程中的行为。该算法通过模拟鱼群的觅食行为来解决优化问题。本文将展示如何使用MATLAB动态显示鱼群优化算法的寻优过程，并附带相应的源代码。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在本示例中，我们将使用经典的Rosenbrock函数作为目标函数。Rosenbrock函数具有一个全局最小值点，但其形状非常复杂，对优化算法来说是一个具有挑战性的测试函数。

% 目标函数：Rosenbrock函数
function y = rosenbrock(x)
    y = sum(100 *
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Matlab实现鱼群优化算法寻优过程动态显示
qq_39605374的博客
07-04 254
本文通过Matlab实现了鱼群优化算法的寻优过程动态显示。实验结果表明，鱼群优化算法具有较好的收敛速度和搜索精度，适用于多种优化问题。鱼群优化算法是一种基于生态学观察的优化算法，模拟了鱼群在探索和追求食物时的行为。鱼群优化算法采用分布式搜索策略，将所有待优化参数作为“鱼”，将其状态表示为位置。每条鱼根据其当前位置和周围鱼的位置信息来调整自身的位置，从而实现优化目标的搜索。从上表中可以看出，鱼群优化算法能够找到Rosenbrock函数的全局最优解，并且在相对较短的时间内收敛到该最优解。一、鱼群优化算法原理。
通过matlab动态显示鱼群优化算法的寻优过程
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-30 209
人工鱼群算法(Artificial Fish School,AFS)是由国内李晓磊博士等人提出的一种新型仿生群智能优化算法，李博士从分析鱼类的活动出发，采用有别于传统的设计方法，以自下而上的设计思想，应用基于行为的智能方法，提出了一种新的鱼群模式。真实的鱼类个体，其感知周围环境的变化是通过视觉或味觉实现的，此外，观察鱼类的行为，可以发现鱼类会有以下几种行为表现：(1)觅食行为。一般情况下鱼在水中随机地自由游动,当发现食物时,则会向食物逐渐增多的方向快速游去。
机器学习参数寻优：方法、实例与分析
甜盐的博客
06-19 2574
机器学习模型的性能很大程度上依赖于其参数的选择。参数寻优（Hyperparameter Tuning）是提升模型表现的关键步骤之一。本文将详细介绍主流的参数寻优方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、和超参数优化库（如Optuna和Hyperopt）等，并探讨它们的优缺点及适用场景。
一种改进的人工鱼群算法及其应用（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
12-13 1630
人工鱼群算法（Artificial Fish-Swarm Algorithm，AFSA）是由李晓磊等在2002年提出的，源于对鱼群运动行为的研究，是一种新型的智能仿生优化算法。它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其他方法结合等优点．目前对该算法的研究、应用已经渗透到多个应用领域，并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题．人工鱼群算法已经成为交叉学科中一个非常活跃的前沿性研究课题。本文为改进的人工鱼群算法（IAFSA）的MATLAB代码。该代码用于自主水面舰艇的全球路径规划。
数学建模--智能算法之鱼群算法
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
08-06 2208
鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）是一种基于模拟自然鱼群行为的智能优化算法，由李晓磊等人于2002年提出。该算法通过模拟鱼群中的觅食、聚群、追尾和随机等行为，在搜索域中进行全局寻优，以解决复杂的优化问题。
【智能算法】鲸鱼优化算法原理及其 MATLAB 实现
大雨的博客
08-30 1182
鲸鱼优化算法作为一种受座头鲸捕食行为启发的元启发式算法，凭借其独特的搜索机制和出色的优化能力，在众多领域展现出了强大的应用潜力 。通过对座头鲸包围猎物、螺旋形游动等行为的巧妙数学抽象，鲸鱼优化算法能够在复杂的搜索空间中高效地寻找最优解 。从压力容器设计优化到支持向量机参数调优，实际应用案例充分证明了其在解决工程和机器学习等领域复杂问题时的有效性和优越性 。
【预测模型】基于人工鱼群算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码
m0_60703264的博客
09-19 1634
1 算法介绍 1.1 BP神经网络 1、 反向传播算法应用领域 反向传播算法应用较为广泛，从字面意思理解，与前向传播相互对应。在简单的神经网络中，反向传播算法，可以理解为最优化损失函数过程，求解每个参与运算的参数的梯度的方法。在前馈神经网络中，反向传播从求解损失函数偏导过程中，步步向前求解每一层的参数梯度。在卷积神经网络中，反向传播可以求解全连接层的参数梯度。在循环神经网络中，反向传播算法可以求解每一个时刻t或者状态t的参数梯度（在RNN\LSTM\GRU中，反向传播更多是BPTT）。笔者如今对..
【路径规划】基于人工势场法、蝙蝠优化算法、人工鱼群算法、果蝇优化算法的路径规划（Matlab代码实现）
q216605q的博客
02-13 746
近年来,智能机器人逐渐应用于医疗服务﹑航空等众多领域。路径规划作为机器人实现智能自主规划的关键技术,受到众多学者的广泛关注。其具体含义是指移动机器人在存在障碍物的真实空间环境中,自主规划出一条无碰撞的有效路径3。路径规划根据可支配的外界环境有效信息的程度可以分为静态路径规划和动态路径规划。实际案例中根据算法的表现来看,动态路径规划算法实时性较差﹑实现较为复杂,在现有的技术条件下难以保证搜索结果有较高的精度。
算法 ｜ 2024最新算法：鳑鲏鱼优化算法原理，公式，应用，算法改进研究综述，matlab代码
尘世冰封的专栏
03-27 712
鳑鲏鱼优化算法（Bitterling Fish Optimization, BFO）是2024年提出的一种新型群智能优化算法，受鳑鲏鱼独特的繁殖行为启发，通过模拟其交配、产卵和竞争机制进行全局优化。该算法在多个领域展现出优越性能，尤其在解决复杂非线性问题中表现突出。
matlab-基于人工鱼群算法搜索最大值,动态显示鱼群寻优过程-源码
09-30
在这个项目中，"matlab_基于人工鱼群算法搜索最大值,动态显示鱼群寻优过程_源码"是使用MATLAB实现的人工鱼群算法的一个实例，目的是演示如何运用该算法找到一个函数的最大值，并且在寻优过程中动态地显示鱼群的移动...
优化分配基于鱼群算法求解无线电功率分配优化问题研究（Matlab代码实现）
11-08
在无线电功率分配优化问题中，鱼群算法通过模拟鱼群的动态行为，将问题的求解过程转化为对鱼群运动的模拟。算法开始时，随机初始化鱼群的位置和速度，通过迭代计算，逐步调整鱼群的位置和速度，直至找到最优解。 ...
力扣hot100：搜索二维矩阵
一本大学生java学习技术分享与交流
12-14 134
二分查找返回的是目标值最先出现的位置或者是在有序数组中的插入位置，如果是在有序数组中的插入位置则可能为在数组最后一个位置加一个数，这是如果进行matrix[i][weizi]==target的判断的话会导致数组越界，必须先处理越界问题，最终判断条件应为weizi<matrix[i].length&&matrix[i][weizi]==target。本题的本质是一个查找算法，为了提高性能可以使用二分查找，这个二维矩阵可以看出许多个数组，只需要对每个数组都进行一次二分查找就可以实现查找整个二维矩阵。
Louvain 算法
FionaDong的博客
12-12 176
Louvain 是一种经典的图社区发现算法（Community Detection），由 Blondel 等人在 2008 年提出。核心目标：通过最大化 Modularity（模块度）来自动划分图中的社区（cluster）。它最大的特点是：✔ 速度非常快✔ 能处理百万级节点的大图✔ 结果相对稳定。
从0开始学算法——第十五天（滑动窗口）
2401_84407045的博客
12-13 1224
本文旨在通过实践展示滑动窗口技术的应用，特别是在处理数组或字符串时的高效查找和统计操作。主要包括在给定的数组或字符串中找到满足特定条件的连续子数组或子字符串，旨在提高算法的时间效率和理解窗口滑动的原理与实现。
【每天学习一点算法 2025/12/10】反转链表
Colorful9的博客
12-10 876
本文介绍了反转链表的三种实现方法：1）使用栈结构存储节点后弹栈重建；2）迭代法通过遍历直接修改节点指向；3）递归法在回归过程中逐步反转节点。重点解析了递归实现的原理，通过递推找到尾节点后，在回归过程中逐个反转节点指向并断开原链接。三种方法各有特点，栈实现直观但需额外空间，迭代法高效，递归法则展示了递归的独特处理方式。
二次规划（QP）算法
weixin_43156294的博客
12-10 572
二次规划的本质，是在一组线性约束条件下，求解一个二次函数的极值问题。其核心特征在于目标函数的二次性与约束条件的线性性，这种结构既保留了线性规划的求解高效性，又能处理更复杂的优化场景——例如实际系统中普遍存在的“最小能量”“最小方差”等目标，这类目标往往天然呈现二次形式。1.标准数学模型QP问题的标准形式通常分为“凸二次规划”与“非凸二次规划”两类，其中凸QP因具有全局最优解且求解难度可控，应用最为广泛。
二插堆的基本原理以及简单实现
最新发布
for_ever_love__的博客
12-14 122
二叉堆是一种完全二叉树，它满足堆属性：最大堆：每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆：每个节点的值都小于或等于其子节点的值。
**智能建模算法（GA-ELM）**与**多目标优化算法（NSGA-Ⅱ）** 相结合，用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题
算法如诗的博客
12-09 725
**智能建模算法（GA-ELM）**与**多目标优化算法（NSGA-Ⅱ）** 相结合，用于解决**42CrMo钢表面激光熔覆工艺优化**问题
269. Java Stream API - Map-Filter-Reduce算法模型
yaoxin521123的博客
12-14 255
本文介绍了Java Stream API中的Map-Filter-Reduce算法模型。通过一个计算十月销售总额的示例，对比了传统循环方式和Stream API的实现。该模型包含三个核心步骤：Filter筛选数据、Map转换数据、Reduce聚合结果。文章还将其与SQL查询进行类比，便于理解，并提供了扩展练习。Stream API的优势在于结构清晰、易于组合操作，能够实现函数式编程风格，特别适合数据处理场景。
MATLAB实现人工鱼群算法动态寻优最大值源码分析
在MATLAB环境下使用人工鱼群算法搜索最大值并动态显示寻优过程的源码，能够帮助用户更加直观地理解算法的寻优机制和动态特性。通过动态显示功能，用户可以观察到每条“鱼”（即算法中代表解的实体）在搜索空间中如何...
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