人工蜂群算法路径规划代码matlab

以下是使用MATLAB实现的人工蜂群算法路径规划代码：

clear
clc

% 定义起点和终点
start_point = [0, 0];
end_point = [10, 10];

% 定义蜜蜂数量和迭代次数
num_bees = 50;
num_iter = 100;

% 定义信息素浓度
pheromone = 1.0;

% 定义位置更新参数
alpha = 1.0;
beta = 2.0;

% 定义信息素更新参数
q = 1.0;
rho = 0.5;

% 定义蜜蜂类
classdef Bee
    properties
        position
        distance
    end
    
    methods
        function obj = Bee()
            % 初始化蜜蜂位置
            obj.position = start_point;
            obj.distance = obj.get_distance();
        end
        
        function distance = get_distance(obj)
            % 计算蜜蜂到达终点的距离
            x_diff = obj.position(1) - end_point(1);
            y_diff = obj.position(2) - end_point(2);
            distance = sqrt(x_diff^2 + y_diff^2);
        end
        
        function update_position(obj, other_bees)
            % 更新蜜蜂位置
            max_distance = max([other_bees.distance]);
            if max_distance == 0
                max_distance = 1;
            end
            prob = pheromone ./ (([other_bees.distance] ./ max_distance).^beta);
            prob = prob / sum(prob);
            selected_bee = randsample(other_bees, 1, true, prob);
            obj.position = obj.position + alpha * (selected_bee.position - obj.position);
        end
        
        function update_pheromone(obj)
            % 更新信息素浓度
            pheromone_change = q / obj.distance;
            if obj.distance == 0
                pheromone_change = 1;
            end
            pheromone_change = pheromone_change^rho;
            global pheromone
            pheromone = (1 - rho) * pheromone + rho * pheromone_change;
        end
    end
end

% 初始化蜜蜂群
bees = repmat(Bee(), 1, num_bees);

% 迭代寻找最优路径
for i = 1:num_iter
    % 更新蜜蜂位置
    for j = 1:num_bees
        other_bees = bees([1:j-1 j+1:end]);
        bees(j).update_position(other_bees);
        bees(j).distance = bees(j).get_distance();
    end
    
    % 更新信息素浓度
    for j = 1:num_bees
        bees(j).update_pheromone();
    end
    
    % 输出当前最优路径
    [best_distance, best_index] = min([bees.distance]);
    fprintf('Iteration %d: Best distance = %f\n', i, best_distance);
end

% 输出最终最优路径
[best_distance, best_index] = min([bees.distance]);
fprintf('Best path: (%d,%d) -> (%d,%d)\n', start_point(1), start_point(2), end_point(1), end_point(2));
disp(bees(best_index).position);

以上代码实现了人工蜂群算法的基本流程，包括初始化蜜蜂群、迭代寻找最优路径以及更新蜜蜂位置和信息素浓度等操作。在迭代过程中，每次输出当前最优路径的距离，最终输出最优路径的起点、终点以及经过的所有点。需要注意的是，这里的路径是由一只蜜蜂经过的所有点构成的，而不是由所有蜜蜂共同构成的路径。