人工蜂群算法代码matlab

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC算法）是一种启发式优化算法，用于求解优化问题。下面是使用Matlab实现ABC算法的示例代码：

%% ABC算法
% 假设需要优化的目标函数为f(x)，其中x为优化变量

% 初始化参数
n = 50; % 蜜蜂数量
max_iter = 100; % 最大迭代次数
limit = 10; % 每只蜜蜂搜索次数限制
D = 10; % 优化变量个数
lb = -10; % 优化变量下界
ub = 10; % 优化变量上界
Foods = zeros(n, D); % 食物位置
f = zeros(n, 1); % 目标函数值
fitness = zeros(n, 1); % 适应度值
trial = zeros(n, 1); % 搜索次数

% 初始化食物位置和目标函数值
for i = 1:n
    Foods(i, :) = lb + (ub - lb) * rand(1, D);
    f(i) = obj_fun(Foods(i, :)); % 计算目标函数值
end

% ABC算法主循环
iter = 1; % 迭代次数
while iter <= max_iter
    % 蜜蜂阶段
    for i = 1:n
        % 在邻域内搜索新位置
        v = Foods(i, :) + (2 * rand(1, D) - 1) .* (Foods(randi(n), :) - Foods(i, :));
        v(v < lb) = lb; % 边界处理
        v(v > ub) = ub;
        fv = obj_fun(v); % 计算目标函数值
        % 更新食物位置
        if fv < f(i)
            Foods(i, :) = v;
            f(i) = fv;
            trial(i) = 0;
        else
            trial(i) = trial(i) + 1;
        end
    end
    
    % 观察蜂阶段
    % 计算适应度值
    for i = 1:n
        fitness(i) = 1 / (1 + f(i));
    end
    % 选择最优位置作为侦查蜂位置
    [~, idx] = min(f);
    Scout = Foods(idx, :);
    
    % 跟随蜂阶段
    for i = 1:n
        % 随机选择一只蜜蜂j
        j = randi(n);
        % 在j的邻域内搜索新位置
        v = Foods(i, :) + (2 * rand(1, D) - 1) .* (Foods(j, :) - Foods(i, :));
        v(v < lb) = lb; % 边界处理
        v(v > ub) = ub;
        fv = obj_fun(v); % 计算目标函数值
        % 更新食物位置
        if fv < f(i)
            Foods(i, :) = v;
            f(i) = fv;
            trial(i) = 0;
        else
            trial(i) = trial(i) + 1;
        end
    end
    
    % 侦查蜂阶段
    % 如果某只蜜蜂的搜索次数超过限制，则将其位置随机重置
    idx = trial > limit;
    Foods(idx, :) = lb + (ub - lb) * rand(sum(idx), D);
    f(idx) = obj_fun(Foods(idx, :)); % 计算目标函数值
    trial(idx) = 0;
    
    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1;
end

% 输出最优解和最优解的目标函数值
[~, idx] = min(f);
x_opt = Foods(idx, :);
f_opt = f(idx);

% 目标函数（示例函数）
function y = obj_fun(x)
    y = sum(x.^2);
end

这段代码实现了ABC算法的主要流程，包括蜜蜂阶段、观察蜂阶段和侦查蜂阶段。其中，需要根据实际情况调整的参数有蜜蜂数量、最大迭代次数、搜索次数限制、优化变量个数、优化变量下界和上界等。另外，需要根据实际问题编写目标函数`obj_fun`。

希望对您有帮助！