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。

安全技术-网络信息-鱼群算法及在无线传感器网络覆盖优化中.pdf

load yjzl.txt; %已建支路数据 load dxzl.txt; %待选支路数据 load Pi.txt; %节点功率 tic, yjzl=yjzl; dxzl=dxzl; Pi=Pi; [N,row]=size(Pi); %N为节点数 fish=40; %控制参数：人工鱼的条数 visual=7; %控制参数：视野 delta=0.35; %控制参数：拥挤度 step=5; %控制参数：人工鱼移动的步长 maxcalculation=100; %收敛条件：最大迭代次数 objectvalue=zeros(1,fish); %食物浓度矩阵（1×fish） [NN,row]=size(dxzl); %NN为待选线路的维数 status=rand(fish,NN); %人工鱼位置状态矩阵status

利用鱼群算法优化BP神经网络权值，本代码包括完整的鱼群算法，BP神经网络算法和运行数据，可以直接运行。

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.)

针对标准粒子群算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部极值的缺陷，将鱼群算法中聚群行为的基本思想引入粒子群算法中，据此建立了粒子中心的基本概念，并利用粒子的聚群特性调整粒子的飞行方向与目标位置，从而提出了一种新的混合粒子群算法，旨在改进原粒子群算法的全局收敛能力。为了检验混合粒子群算法的优化特性，采用三种典型的标准函数对五种现行智能算法进行了多方面的测试和比较。实验结果表明，新算法具有良好的搜索精度与速度，有效弥补了标准粒子群算法局部收敛和鱼群算法精度不高的双重缺陷，适用于解决复杂函数优化问题。

具体描绘出鱼群算法的优缺点，给电信专业的学生有很大的帮助。他是英文版的，大家可以在写论文的时候参照一下。

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