遗传蚁群混合算法matlab
时间: 2023-09-03 19:08:10 浏览: 159
混合改进蚁群算法matlab源程序
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遗传蚁群混合算法(GA-ACO)是一种组合优化算法,结合了遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)的优点。在该算法中,GA用于全局搜索,ACO用于局部搜索。GA-ACO算法的主要步骤包括初始化、遗传算法、蚁群算法、混合算法和终止条件。以下是一个基于MATLAB的遗传蚁群混合算法的示例代码:
```matlab
% 初始化
popsize = 50; % 种群大小
npar = 3; % 参数个数
maxgen = 100; % 最大迭代次数
elite = 0.1; % 精英比例
mutrate = 0.1; % 变异率
alpha = 1; % ACO参数
beta = 5; % ACO参数
rho = 0.1; % ACO参数
tau0 = 1; % ACO参数
tau = tau0*ones(npar,npar); % 信息素矩阵
best = zeros(maxgen,1); % 记录每代最优解
% 遗传算法
for i = 1:maxgen
% 生成种群
pop = rand(popsize,npar);
% 计算适应度
fitness = objfun(pop);
% 选出精英
[sorted,indices] = sort(fitness);
elitepop = pop(indices(1:round(elite*popsize)),:);
% 交叉
parent1 = pop(randi(popsize,1,popsize),:);
parent2 = pop(randi(popsize,1,popsize),:);
mask = rand(popsize,npar) < 0.5;
offspring = mask.*parent1 + (1-mask).*parent2;
% 变异
mask = rand(popsize,npar) < mutrate;
offspring = offspring + mask.*randn(popsize,npar);
% 合并种群
pop = [elitepop;offspring];
% 蚁群算法
nant = round(0.5*popsize);
antpop = pop(randi(popsize,1,nant),:);
for j = 1:npar
[~,bestind] = max(objfun(antpop));
bestpar = antpop(bestind,:);
prob = tau(j,:).^alpha.*((1./pop(:,j)).^beta);
prob = prob/sum(prob);
[~,ind] = max(prob);
antpop(:,j) = pop(ind,j);
tau(j,ind) = (1-rho)*tau(j,ind) + rho*tau0;
tau(j,bestind) = (1-rho)*tau(j,bestind) + rho*tau0;
end
% 混合算法
pop = [elitepop;offspring;antpop];
fitness = objfun(pop);
[sorted,indices] = sort(fitness);
pop = pop(indices(1:popsize),:);
best(i) = sorted(1);
end
% 绘制结果
plot(best);
xlabel('Generation');
ylabel('Fitness');
```
在该代码中,`objfun`是优化目标函数,可以根据具体问题进行定义。算法的输出是每代最优解的集合,可以用来分析算法的收敛性和效果。
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