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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-06-13
  • 語言: Matlab
  • 標簽: ABC??

資源簡介

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行為提出的一種優化方法,是集群智能思想的一個具體應用,它的主要特點是不需要了解問題的特殊信息,只需要對問題進行優劣的比較,通過各人工蜂個體的局部尋優行為,最終在群體中使全局最優值突現出來,有著較快的收斂速度。為了解決多變量函數優化問題,Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型(artificial bee colony algorithm)。本資源為人工蜂群算法 matlab代碼

資源截圖

代碼片段和文件信息

clear?
clc
NI=30;%試驗次數
t=zeros(1NI);
for?ni=1:NI
????tic;
%人工蜂群算法
%算法參數
%采蜜蜂個數?CN??引領蜂
%蜜源??MN??
%工蜂數目?GN??跟隨蜂
N=10;
CN=N;
MN=N;
GN=N;
Limit=50;
%問題參數
%問題維數
D=2;
%變量范圍
xmax=550*ones(1D);
xmin=50*ones(1D);
%最大迭代次數
K=1000;
limit=50;
xcn=zeros(ND);
xgn=zeros(ND);
xmn=zeros(ND);
popu=zeros(2*ND);
fpopu=zeros(12*N);

%算法初始化
for?i=1:2*N
????popu(i:)=xmin+rand(1D).*(xmax-xmin);
end
%適應值計算
for?i=1:2*N
????fpopu(i)=func(popu(i:));
end
[Bd]=sort(fpopu);
i=1;
while?i<=N
????xmn(i:)=popu(d(i):);
?????fmn(i)=B(i);
????i=i+1;
end
???
????xcn=xmn;
????fcn=fmn;
????
%迭代開始
k=1;
while?k<=K
????g=k;
????%引領蜂探索
????for?i=1:CN
????????j=ceil(rand*D);
????????d=ceil(N*rand);
????????xcn(ij)=xmn(ij)+(2*rand-1)*(xmn(ij)-xmn(dj));
????end
????for?i=1:CN
??????????fcn(i)=func(xcn(i:));
????????if?fcn(i)???????????xmn(i:)=xcn(i:);
???????????fmn(i)=fcn(i);
????????end
????end
????%跟隨蜂跟隨引領蜂
????xgn=xcn;
????fgn=fcn;
????sf=sum(fgn);%目標函數的總和

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