智能优化算法作为新兴的搜索算法,一般是指利用自然界的生物系统与优化过程的某些相似性而逐步发展起来的优化算法,如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,它们通过对搜索空间中的一组解按概率规则操作得到下一组解。人工鱼群算法源于对鱼群运动行为的研究,是一种新型的智能仿生优化算法。它具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于和其它方法结合等优点。目前对该算法的研究、应用己经渗透到多个应用领域,并由解决一维静态优化问题发展到解决多维动态组合优化问题。本文的主要研究工作有:(1)把人工鱼群算法引入到调整和优化机器人路径规划问题中。以一个路径为例,进行了实际编程计算,结果表明,基于人工鱼群算法的机器人路径规划方法具有较快地收敛性和较高地计算精度。(2)将不等距离分割方法与人工鱼群算法相结合,提出一种基于人工鱼群算法求任意函数数值积分的方法,该方法除能计算通常意义下任意函数的定积分外,还能计算奇异函数积分、振荡函数积分以及原函数不易求得的被积函数的积分。(3)提出了利用人工鱼群算法求解二重数值积分的方法,将不等距离分割方法与人工鱼群算法相结合来求解数值积分,同时在积分求和式子中引入一个参数。最后给出几个数值积分算例,并与其它数值积分方法作了比较,仿真结果分析表明,该方法具有更高阶的精度和更快的收敛速度。