鱼群算法（Fish School Search, FSS）是一种仿生算法，模拟鱼群在自然环境中的协同行为。随着人类对自然生物的了解越来越深入，相信这种模拟大自然的算法将在未来的各个领域中扮演重要的角色。
鱼群算法通常应用在寻优、路径规划以及数据挖掘等领域。鱼群本身是一种分布式且自组织的生物集群，它们通过互相感知邻近同伴的位置和速度，并根据一定的协同机制完成集体行为。在算法中，整个搜索空间被看作是一个在时间上不断迭代的“海洋”，而搜索的解就是集群中的“鱼”。每个“鱼”有着自己的状态（位置和速度），同时还受到一定程度上的个体惯性和群体影响。通过模拟大量“鱼群”在这个搜索空间中的移动行为，最终得到最优解。
鱼群算法在现代智能决策中有广泛的应用，如在机器学习、人工智能和城市交通、能源管理等领域，鱼群算法能够为智慧决策注入新的动力。未来，随着科技的不断进步和人们对于自然界的更深入理解，鱼群算法必将能够发挥更加深远的影响。
