蜂群算法 路径规划 代码

蜂群算法是一种基于自然界中蜜蜂觅食行为的优化算法，可以用于解决路径规划问题。在Matlab中，可以使用以下代码实现基于蜂群算法的路径规划：

% 初始化参数
num_bees = 20; % 蜜蜂数量
num_iter = 100; % 迭代次数
num_sites = 5; % 蜜蜂巢穴数量
num_best_sites = 2; % 最优巢穴数量
num_elite_sites = 1; % 精英巢穴数量
num_best_bees = 2; % 最优蜜蜂数量
num_elite_bees = 1; % 精英蜜蜂数量
num_other_bees = num_bees - num_best_bees - num_elite_bees; % 其他蜜蜂数量
max_trials = 100; % 最大尝试次数
min_val = -10; % 变量最小值
max_val = 10; % 变量最大值
dim = 2; % 变量维度

% 初始化巢穴位置
sites = rand(num_sites, dim) * (max_val - min_val) + min_val;

% 初始化蜜蜂位置和适应度
bees = zeros(num_bees, dim);
fitness = zeros(num_bees, 1);
for i = 1:num_bees
    bees(i,:) = rand(1, dim) * (max_val - min_val) + min_val;
    fitness(i) = objective_function(bees(i,:));
end

% 开始迭代
for iter = 1:num_iter
    % 选择最优巢穴
    [sorted_fitness, sorted_index] = sort(fitness);
    best_sites = sites(sorted_index(1:num_best_sites),:);
    
    % 选择精英巢穴
    elite_sites = best_sites(1:num_elite_sites,:);
    
    % 选择最优蜜蜂
    best_bees = bees(sorted_index(1:num_best_bees),:);
    
    % 选择精英蜜蜂
    elite_bees = best_bees(1:num_elite_bees,:);
    
    % 选择其他蜜蜂
    other_bees = zeros(num_other_bees, dim);
    for i = 1:num_other_bees
        % 随机选择一个巢穴
        site_index = randi(num_sites);
        site = sites(site_index,:);
        
        % 随机选择一个蜜蜂
        bee_index = randi(num_bees);
        bee = bees(bee_index,:);
        
        % 计算新的蜜蜂位置
        new_bee = bee + rand(1, dim) .* (bee - site);
        
        % 判断是否越界
        for j = 1:dim
            if new_bee(j) < min_val
                new_bee(j) = min_val;
            elseif new_bee(j) > max_val
                new_bee(j) = max_val;
            end
        end
        
        % 计算新的适应度
        new_fitness = objective_function(new_bee);
        
        % 更新蜜蜂位置和适应度
        if new_fitness < fitness(bee_index)
            bees(bee_index,:) = new_bee;
            fitness(bee_index) = new_fitness;
        end
        
        % 记录其他蜜蜂位置
        other_bees(i,:) = bees(bee_index,:);
    end
    
    % 更新巢穴位置
    sites = [elite_sites; other_bees];
    
    % 更新最优蜜蜂位置和适应度
    [sorted_fitness, sorted_index] = sort(fitness);
    best_bees = bees(sorted_index(1:num_best_bees),:);
    best_fitness = sorted_fitness(1:num_best_bees);
    
    % 输出当前迭代结果
    disp(['Iteration ' num2str(iter) ': Best Fitness = ' num2str(best_fitness(1))]);
end

% 输出最优解
disp(['Best Solution: ' num2str(best_bees(1,:))]);

% 目标函数
function f = objective_function(x)
    f = sum(x.^2);
end

在这段代码中，我们首先初始化了一些参数，包括蜜蜂数量、迭代次数、巢穴数量等等。然后我们随机初始化了巢穴位置和蜜蜂位置，并计算了它们的适应度。接着我们开始迭代，每次迭代都选择最优巢穴、精英巢穴、最优蜜蜂、精英蜜蜂和其他蜜蜂，并根据它们的位置更新蜜蜂位置和适应度。最后输出最优解。

需要注意的是，这里的目标函数是简单的二次函数，实际应用中需要根据具体问题进行修改。