function?[BESTXBESTYALLXALLY]=ACOUCP（KNRhoQLambdaLBUB）
%%?Ant?Colony?Optimization?for?Unconstrained?Continuous?Problem
%%?ACOUCP.m
%%?無約束連續(xù)函數(shù)的蟻群優(yōu)化算法
%%?此函數(shù)實現(xiàn)蟻群算法，用于求解無約束連續(xù)函數(shù)最小化問題
%%?對于最大化問題，請先將其加負號轉化為最小化問題
%??GreenSim團隊原創(chuàng)作品，轉載請注明
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%??GreenSim團隊主頁：http://blog.sina.com.cn/greensim
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%%?輸入?yún)?shù)列表
%?K????????迭代次數(shù)
%?N????????蟻群規(guī)模
%?Rho??????信息素蒸發(fā)系數(shù)，取值0～1之間，推薦取值0.7～0.95
%?Q????????信息素增加強度，大于0，推薦取值1左右
%?Lambda???螞蟻爬行速度，取值0～1之間，推薦取值0.1～0.5
%?LB???????決策變量的下界，M×1的向量
%?UB???????決策變量的上界，M×1的向量
%%?輸出參數(shù)列表
%?BESTX????K×1細胞結構，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)螞蟻
%?BESTY????K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)螞蟻的評價函數(shù)值
%?ALLX?????K×1細胞結構，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代螞蟻的位置
%?ALLY?????K×N矩陣，記錄每一代螞蟻的評價函數(shù)值
%%?測試函數(shù)設置
%?測試函數(shù)用單獨的子函數(shù)編寫好，在子函數(shù)FIT.m中修改要調用的測試函數(shù)名即可
%?注意：決策變量的下界LB和上界UB，要與測試函數(shù)保持一致
%%?參考設置
%?[BESTXBESTYALLXALLY]=ACOUCP（50300.9510.5LBUB）
%%?第一步：初始化
M=length（LB）;%決策變量的個數(shù)
%蟻群位置初始化
X=zeros（MN）;
for?i=1:M
????x=unifrnd（LB（i）UB（i）1N）;
????X（i:）=x;
end
%輸出變量初始化
ALLX=cell（K1）;%細胞結構，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代的個體
ALLY=zeros（KN）;%K×N矩陣，記錄每一代評價函數(shù)值
BESTX=cell（K1）;%細胞結構，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)個體
BESTY=zeros（K1）;%K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)個體的評價函數(shù)值
k=1;%迭代計數(shù)器初始化
Tau=ones（1N）;%信息素初始化
Y=zeros（1N）;%適應值初始化
%%?第二步：迭代過程
while?k<=K
????YY=zeros（1N）;
????for?n=1:N
????????x=X（:n）;
????????YY（n）=FIT（x）;
????end
????maxYY=max（YY）;
????temppos=find（YY==maxYY）;
????POS=temppos（1）;
????%螞蟻隨機探路
????for?n=1:N
????????if?n~=POS
????????????x=X（:n）;
????????????Fx=FIT（x）;
????????????mx=GaussMutation（xLBUB）;
????????????if?Fmx????????????????X（:n）=mx;
????????????????Y（n）=Fmx;
????????????elseif?rand>1-（1/（sqrt（k）））
????????????????X（:n）=mx;
????????????????Y（n）=Fmx;
????????????else
????????????????X（:n）=x;
????????????????Y（n）=Fx;
????????????end
????????end
????end
????for?n=1:N
????????if?n~=POS
????????????x=X（:n）;
????????????Fx=FIT（x）;
????????????mx=GaussMutation（xLBUB）;
????????????Fmx=FIT（mx）;
????????????if?Fmx????????????????Y（n）=Fmx;
????????????elseif?rand>1-（1/（sqrt（k）））
????????????????X（:n）=mx;
????????????????Y（n）=Fmx;
????????????else
????????????????X（:n）=x;
????????????????Y（n）=Fx;
????????????end
????????end
????end
????%朝信息素最大的地方移動
????for?n=1:N
????????if?n~=POS
????????????x=X（:n）;
????????????r=（K+k）/（K+K）;
????????????p=randperm（N）;
????????????t=ceil（r*N）;
????????????pos=p（1:t）;
????????????TempTau=Tau（pos）;
????????????maxTempTau=max（TempTau）;
????????????pos3=pos（pos2（1））;
????????????x2=X（:pos3（1））;
????????????x3=（1-Lambda）*x+Lambda*x2;
????????????Fx=FIT（x）;
????????????Fx3=FIT（mx）;
????????????if?Fx3????????????????X（:n）=x3;
????????????????Y（n）=Fx3;
????????????elseif?rand>1-（1/（sqrt（k）））
????????????????X（:n）=x3;
????????????????Y（n）=Fx3;
????????????else
????????????????X（:n）=x;
????????????????Y（n）=Fx;
????????????end
?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????4167??2014-09-13?15:54??ACOUCP.m
?????文件??????????40??2014-09-13?16:02??FIT.m
?????文件?????????315??2014-09-13?16:18??GaussMutation.m