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MATLAB人工鱼群算法多目标优化求解器

本项目基于MATLAB实现了人工鱼群算法（AFSA），支持连续空间的单目标或多目标优化。用户可自定义目标函数、约束条件及算法参数，并提供优化过程可视化与收敛性分析功能，便于算法研究与工程应用。

本项目实现了人工鱼群算法（AFSA）的核心功能，通过模拟鱼群的觅食、聚群、追尾等智能行为，为连续空间内的单目标或多目标优化问题提供高效求解方案。算法支持动态参数调整与约束处理，具备完整的可视化分析能力，适用于科学研究与工程优化场景。

% 目标函数定义 objective_func = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + (x(2)-1)^2];

% 变量设置 dim = 2; lb = [-5, -5]; ub = [5, 5];

% 算法参数 options.pop_size = 50; options.max_iter = 100; options.visual = 2.5; options.step = 0.3;

主程序文件实现了人工鱼群算法的完整求解流程，包含算法初始化、鱼群行为模拟、多目标处理机制、约束条件校验、结果输出与可视化生成等核心功能。该文件整合了觅食、聚群、追尾等行为策略的逻辑判断，负责协调参数配置、迭代优化进程控制以及最终解集的质量评估与图形化展示。