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追尾行为指鱼向其可视区域内的最优方向移动的一种行为。人工鱼xi搜索其视野内所有伙伴中的函数最优伙伴xi，如果，表明最优伙伴的周围不太拥挤，则人工鱼xi朝函数最优伙伴xi移动一步，否则执行觅食行为。
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鱼群的追尾行为编程如下：
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function [Xnext,Ynext]=AF_follow(X,i,visual,step,deta,try_number,LBUB, lastY) %追尾行为 %输入： %X 所有人工鱼的位置 %i 当前人工鱼的序号 %visual 感知范围 %step 最大移动步长 %deta 拥挤度 %try_number 最大尝试次数 %LBUB 各个数的上下限 %lastY 上次的各人工鱼位置的食物浓度 %输出： %Xnext Xi人工鱼的下一个位置 %Ynext Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度 Xi=X(:,i); D=AF_dist(Xi,X); index=find(D>0 & D0 XX=X(:,index); YY=lastY(index); [Ymax,Max_index]=max(YY); Xmax=XX(:,Max_index); Yi=lastY(i); if Ymax/nf>deta*Yi; Xnext=Xi+rand*step*(Xmax-Xi)/norm(Xmax-Xi); for i=1:length(Xnext) if Xnext(i)>LBUB(i,2) %上限设置 Xnext(i)=LBUB(i,2); end if Xnext(i):,i),i,visual,step,try_number,LBUB, lastY); end else [Xnext,Ynext]=AF_prey(X(:,i),i,visual,step,try_number,LBUB,lastY); end
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求解完成，相应的画图程序如下：
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%%画图显示 figure(‘color’,[1,1,1]) %设置图形背景为白色 [X1,X2] = meshgrid(-10:0.1:10,-10:0.1:10); %平面栅格化 Y=sin(X1)./X1.*sin(X2)./X2; %目标函数 mesh(X1,X2,Y) %曲面 hold on %图形保持句柄 plot3(bestx(1),bestx(2),besty,‘b.’,‘Markersize’,40) %画图
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运行程序输出结果如下：
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最优解X： 0.00906 0.01187 最优解Y： 0.99996 时间已过 6.528033 秒。
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输出图形如图10-14～图10-16所示。
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图10-14 最优鱼位置更新 图10-15 目标优化值适应度曲线
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图10-16 寻优点
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如图10-14～图10-16所示，采用人工鱼群算法，能够精确地进行函数寻优，因此生物智能算法不愧堪称为21世纪最璀璨的明星算法。
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生物信息学是一门涵盖生物学、数学、化学、物理学和计算机科学等学科的年轻科学，也是近年来发展非常迅速的研究领域。目前，生物信息学研究工作者大都依据各自的知识背景采用擅长的数学方法，独门利器，庖丁解牛，从初等数学到高等数学，可谓是“十八般武艺、各显神通”。巧用生物智能算法，如你所想，一切尽在人与自然。
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 [:1701004282]
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我和数学有约：趣味数学及算法解析 参考文献
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