本PPT介绍鱼群和蚁群两种群体智能优化算法的基本原理、特点及其在解决复杂问题中的应用，并比较二者优劣。
鱼群算法与蚁群算法是两种受到自然界启发的优化方法，主要用于解决复杂问题中的全局寻优任务。这两种算法都属于进化计算及智能优化技术的一部分，具有并行性、简单性和适应性强等优点。
鱼群算法基于鱼类群体行为进行模拟。该算法由浙江大学系统工程研究所的研究人员在2002年首次提出，并通过构建人工鱼模型来模仿鱼类的觅食、聚群和追尾行为以实现全局搜索。其特点包括并行搜索能力、较低的计算需求量、强大的全局优化性能以及快速收敛与动态跟踪功能。从基本原理来看，每条人工鱼都拥有感知系统（负责随机游动、食物检测、集群感应及追尾反应）、行为选择机制和运动更新三个组成部分。觅食行为是指人工鱼向食物丰富的区域移动；群聚行为旨在保持鱼类群体的集中性；而追尾行动则是跟随邻居鱼类的路径，同时随机行动增加了搜索范围的多样性。
相比之下，蚁群算法则源于对蚂蚁寻找食物路线的行为观察。蚂蚁在搜寻食物时会在其行走过的路线上留下信息素痕迹，并且其他蚂蚁会依据这些信息素浓度选择路径，从而形成高效的导航策略。该算法的基本原理同样涉及类似机制，例如信息素的沉积和蒸发以及蚁群根据信息素浓度做出的选择规则等。每只虚拟蚂蚁代表一种可能的问题解决方案，在迭代过程中通过优化整个群体的行为模式来寻找全局最优解。蚁群算法也具备并行性、全局搜索能力和自我适应特性，但与鱼群算法相比更注重种群间的协作和信息交换。
两种算法的应用范围广泛，涵盖组合优化问题、路径规划、网络设计以及机器学习等多个领域。鱼群算法特别适用于解决非线性、多模态及具有多重约束条件的复杂优化挑战；而蚁群算法则常被用于处理诸如旅行商问题（TSP）、物流配送和通信网络路由等实际场景中的难题。
鱼群算法与蚁群算法各有优缺点。前者的优势在于其并行搜索能力和强大的全局探索能力，但可能面临局部最优解的问题；后者由于采用了动态更新信息素的机制，在实现整体优化方面表现出色，然而可能会遇到收敛速度较慢的情况。因此，在实际应用中通常需要对这两种方法进行改进和调整，例如结合混沌理论或遗传算法等元素来提高其性能与效率。
总之，鱼群算法及蚁群算法是利用生物群体智慧解决复杂问题的成功案例，并为优化技术提供了新的思路和工具。通过深入了解这些模型的基本原理及其应用场景，我们能够更有效地运用它们去应对实际挑战并推动未来人工智能及相关计算领域的进步。
5星
