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摘要
传统的人工鱼群算法在优化过程中，前期收敛速度很快，但随着不断的迭代，收敛速度会逐渐下降，很容易出现陷入局部最优无法跳出的情况。鱼群的觅食行为直接影响了算法后期的收敛速度和数值解的精度，而视野与步长则是人工鱼进行觅食行为的基础。前期需要宽广的视野范围与大幅度的步长，后期则要限制视野与步长以提高算法的收敛速度与寻优精度。本文通过自适应视野衰减函数与自适应步长衰减函数来保证寻优解的精度和全局收敛速度，通过权重因子来决定个体鱼的生物行为选择，再利用Levy有向游动机制来提升人工鱼的全局寻优能力，实现了对传统人工鱼群算法的多维度改进，最后设计仿真实验，进行横向对比与纵向对比，验证了本文算法的高效性与优越性。
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