写一个用蚁群算法求一元函数最大值的matlab代码
时间: 2024-06-10 09:05:46 浏览: 153
好的,下面是使用蚁群算法求一元函数最大值的Matlab代码:
```
function [best_ant, best_fitness] = ant_optimize(fitness_func, dim)
% fitness_func为函数句柄,dim为自变量的个数
% 注意:蚁群算法是优化问题,不是求解方程!!!
% 算法参数
num_ant = 50; % 蚂蚁个数
num_iter = 500; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 5; % 启发函数重要程度因子
rho = 0.1; % 信息素挥发因子
Q = 10; % 信息素常数项
tau0 = 1; % 初始信息素值
delta_tau = tau0/(sqrt(dim)); % 信息素随机初始化范围
% 初始化各个矩阵
tau = ones(dim); % 信息素矩阵
eta = ones(dim); % 启发式函数矩阵
ants = zeros(num_ant,dim); % 蚂蚁位置矩阵
fitnesses = zeros(num_ant,1); % 蚂蚁适应度矩阵
prob = zeros(num_ant,dim); % 轮盘赌选择概率矩阵
best_ant = zeros(1,dim); % 全局最优解
best_fitness = NaN; % 全局最优解对应的适应度
% 主循环
for iter=1:num_iter
% 移动蚂蚁
for k=1:num_ant
% 随机初始化蚂蚁位置
ants(k,:) = rand(dim,1)*delta_tau + rand(dim,1)*tau;
% 计算当前位置的适应度
fitnesses(k) = fitness_func(ants(k,:));
% 计算当前位置的启发函数
for j=1:dim
eta(k,j) = 1/(1+fitnesses(k));
end
end
% 更新信息素
delta_tau1 = zeros(dim);
for k=1:num_ant
% 计算轮盘赌选择概率
prob(k,:) = tau(:,k).^alpha .* eta(k,:).^beta;
prob(k,:) = prob(k,:) / sum(prob(k,:));
% 轮盘赌选择下一步的位置
next = rand_select(prob(k,:));
% 更新信息素变化量
for j=1:dim
delta_tau1(j,next) = delta_tau1(j,next) + Q/fitnesses(k);
end
end
% 更新信息素
tau = (1-rho)*tau + delta_tau1;
% 更新全局最优解
[current_min, index] = min(fitnesses);
if isnan(best_fitness) || current_min < best_fitness
best_fitness = current_min;
best_ant = ants(index,:);
end
end
end
function index = rand_select(p)
% 轮盘赌选择函数
r = rand;
sum_p = 0;
for i=1:length(p)
sum_p = sum_p + p(i);
if r < sum_p
index = i;
break;
end
end
end
```
这个函数接受一个函数句柄作为输入,暂定为f(x)表示要最大化的一元函数。x为一个向量,表示自变量的取值。
例如,要最大化f(x) = -sin(x) + 2*cos(x),可以这样定义函数句柄:
```
fitness_func = @(x)( -sin(x) + 2*cos(x) );
```
然后调用ant_optimize函数:
```
[best_ant, best_fitness] = ant_optimize(fitness_func, 1);
```
其中第二个参数1表示自变量只有一个。
注意:蚁群算法不适合求解连续可导的函数最大值,相对来说适合求解离散问题,因为蚂蚁只能在离散化的路径上移动。如果要求解连续函数的最大值,建议使用其他优化算法,如梯度下降、牛顿法等。
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