鱼群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鱼群在海洋中寻找食物时的行为。算法的基本原理如下：

1. 鱼群个体：

鱼群算法中，每个鱼群个体代表一个候选解。个体具有3个主要属性：位置、速度和适应度。适应度反映了候选解的质量。

2. 鱼群运动：

鱼群个体根据以下规则移动：

视觉：鱼群个体可以感知附近其他个体的位置。

邻域：每个鱼群个体有一个邻域，它只与邻域内的个体进行交互。

追随最佳个体：鱼群个体倾向于向拥有最佳适应度（即食物位置）的个体移动。

逃避掠食者：鱼群个体也会逃避拥有低适应度（即危险区域）的个体。

3. 信息共享：

鱼群个体通过信息共享机制交换信息。他们可以分享有关食物位置、危险区域和其他相关信息。

4. 适应度更新：

随着鱼群个体移动，它们的适应度会不断更新。适应度较好的个体更有可能被跟随，而适应度较差的个体则会被逃避。

5. 算法终止：

算法在达到预定的终止条件（例如，找到最佳解或达到最大迭代次数）时终止。