人工蜂鸟算法matlab代码实现
时间: 2023-07-27 20:06:23 浏览: 72
以下是一个简单的人工蜂鸟算法的Matlab代码实现示例:
```matlab
% 参数设置
n = 50; % 蜜蜂数量
limit = 100; % 迭代次数
D = 2; % 问题维度
lb = -5; % 搜索空间下界
ub = 5; % 搜索空间上界
r0 = 0.1; % 初始搜索半径
eta = 0.95; % 搜索半径缩放因子
% 初始化
x = repmat(lb, n, D) + repmat((ub-lb), n, D) .* rand(n, D); % 随机初始化蜜蜂位置
v = zeros(n, D); % 初始速度为0
% 循环迭代
for t = 1:limit
% 集合阶段
for i = 1:n
r = r0 * exp(-t/limit); % 计算当前搜索半径
x1 = x(i,:) + r * (2*rand(1,D) - 1); % 随机生成新位置
f1 = objective(x1); % 计算目标函数值
if f1 < objective(x(i,:)) % 如果新位置更优秀,则替换当前位置
x(i,:) = x1;
end
end
% 分裂阶段
for i = 1:n
k = randi(n); % 随机选择一个蜜蜂
while k == i % 确保不是自己
k = randi(n);
end
v(i,:) = v(i,:) + rand(1,D) .* (x(k,:) - x(i,:)); % 计算速度增量
x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); % 更新位置
x(i,:) = min(max(x(i,:), lb), ub); % 确保位置在搜索空间内
end
% 适应度排序
f = objective(x); % 计算所有蜜蜂的适应度
[f, idx] = sort(f); % 排序
x = x(idx,:); % 根据适应度排序位置
v = v(idx,:); % 根据适应度排序速度
% 输出当前最优解
fprintf('Iteration %d: Best Objective = %f\n', t, f(1));
% 更新搜索半径
r0 = r0 * eta;
end
% 目标函数定义
function f = objective(x)
f = sum(x.^2, 2); % 球面函数
end
```
这个示例实现了一个简单的球面函数的优化,你可以根据需要修改目标函数。