文章 "种群优化算法：鱼群搜索（FSS）"

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新文章 种群优化算法：鱼群搜索（FSS）已发布：

鱼群搜索（FSS）是一种新的优化算法，其灵感来自鱼群中鱼的行为，其中大多数（高达 80%）游弋在有组织的亲属群落中。 经证明，鱼类的聚集在觅食效率和保护捕食者方面起着重要作用。

当鱼类以相同的速度和方向同步游泳时，团体的组织非常严格。 发生这种情况是由于鱼类都是相同的物种，按年龄和大小，彼此之间保持一定距离。 鱼类团体能够执行复杂的动作，就好像它们具有群体智慧和共同的头脑一样。 团体形成的微妙之处远未被完全理解，尤其是运动和喂养方式的各个方面。

已经提出了许多假设来解释群居行为，包括更好的定向、同步狩猎、迷惑捕食者、和降低被捕猎的风险。 鱼群里的鱼类似乎能分享信息，从而在近距离控制彼此的行为。 每条鱼的摄食行为会迅速刺激其它鱼积极寻找食物。 团聚的鱼群在细长的方阵中游弋，经常快速上升和下降，并绕轴线旋转，同时它们改变鱼群的形状，避免相互碰撞。 这种机动需要一个非常快速的响应系统。 团体生活方式意味着鱼类拥有感官系统，可以立即对它们感应到与邻居相对位置的微小变化，并做出反应。

 

为了创建更完整的图片，以这种行为进行数学建模。 最常见的数学模型假设团体中的个体生物遵循三个基本规则：

1. 移动方向与邻居相同
2. 始终与邻居保持近距离
3. 避免与邻居发生碰撞

作者：Andrey Dik

[Felipe Lisboa]

你好，能否展示一下这种优化算法的应用？

这真的很有趣，我想应用并做一些基准测试。

谢谢

[Andrey Dik]

Felipe Lisboa #:

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嗨，抱歉，我不太理解您的问题

[Felipe Lisboa]

你好，Andrey，我想知道如何在 EA 中应用这种算法。

谢谢

[Andrey Dik]

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我无法一言以蔽之地描述这个示例，我可能需要单独写一篇文章来介绍。不过，您可以在网站上搜索有关智能交易系统自动优化示例的文章，并应用我文章中的一种算法。