1. 初始鱼群算法用于WSN覆盖，方便用于改进扩展 2. 有注释，方便理解 3. 如果加上一些种群初始化策略、跳出局部最优策略的话，很容易提升覆盖率 4. 附带一份算法说明文档

1. 基于人工鱼群算法的函数寻优算法 2. 包含23种测试函数 3. 方便进行扩展，加一些种群初始化策略以及其他策略很容易提升性能 4. 中文注释详细

从零实现人工鱼群算法并求解多元函数最优化问题，代码注释详细，结果展示图完整，附带参考文献

基于人工鱼群算法的PID参数优化设计 新资料，

融合量子计算与智能优化的新型高效优化算法层出不穷,成为现在优化算法研究的主流。为此,将量子计算引入到人工鱼群算法中,提出一种新型的量子进化算法量子人工鱼群算法。该算法用量子计算的方法重新描述了人工鱼的行为,用量子比特对人工鱼进行编码,用量子旋转门实现人工鱼的更新操作,用量子非门进行人工鱼变异,从而实现了目标的优化求解。并分别以函数极值和TSP问题为例进行了仿真,验证了算法的有效性。

人工鱼群算法.ppt.ppt

用于以下元启发式的 Python 库：自适应随机搜索、蚁狮优化器、算术优化算法、人工蜂群优化、人工鱼群算法、蝙蝠算法、基于生物地理学的优化、交叉熵方法、乌鸦搜索算法、布谷鸟搜索、差分进化,分散 苍蝇 优化,蜻蜓 算法,萤火虫 算法,流向 算法,花授粉算法，遗传算法，蚱蜢优化算法，重力搜索算法，灰狼优化器，哈里斯鹰优化器，改进的灰狼优化器，改进的鲸鱼优化算法，Jaya，水母搜索优化器，磷虾群算法，模因算法，飞蛾火焰优化，多元 宇宙 优化 器,粒子 群 优化,随机 搜索, Salp Swarm 算法,模拟退火,正余弦算法,鲸鱼优化算法。

针对共享汽车运营中车辆与客户匹配率低的问题，文中对汽车停放网点的选址位置及网点建设规模进行了优化设计。通过引入差分进化算法，对传统的人工鱼群算法进行改进，将人工鱼群划分为开发集与探索集。开发集与探索集间使用不同的步长和视野参数，实现了鱼群差异化的并行进化，提升了算法对于最优值的搜索能力。通过引入判定概率，改变原有的聚群、追尾方式，实现开发集与共享集间信息的高效互通，降低算法的运算复杂度。最终基于实际共享汽车的运营数据，测试网点的优化方案。结果表明，在有限的网点建设成本下，该算法可以改善67%的供求差。此外，改进算法的平均运行时间为56.25 s，而传统算法的运行时间为89.35 s，运行效率显著提升。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

人工鱼群算法AFSA优化支持向量机SVM,提高故障分类精度。(Artificial fish algorithm AFSA optimization support vector machine SVM, improve the fault classification accuracy.)