1.1  人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种模仿鱼群觅食、聚群、追尾行为的群体智能优化算法。通过模拟鱼群的觅食过程，由觅食行为、聚群行为和追尾行为来构造寻优策略，从而达到全局寻优的目的。该算法具有全局搜索能力强、鲁棒性强等优点。标准人工鱼群优化算法可描述为：给定某一区域内N条人工鱼，第i条人工鱼在D维空间状态。

该区域内N条人工鱼的状态均是随机生成的，人工鱼的适应度函数为Y = F(T)，包括以下参数：种群规模N、人工鱼视野Visual、步长step、拥挤度因子、尝试次数Trynumber、最大迭代次数L、随机数Rand(0, 1)；以下描述^[13]以求解适应度函数最大值为例。

（1）觅食行为：在当前人工鱼x_i的感知范围内随机选择某一状态x_j，其适应度函数为Y_j，若优于当前人工鱼状态，向该方向移动一步，若达到尝试次数后仍不满足条件，则随机移动一步。