人工蜂群算法matlab代码

以下是一个简单的人工蜂群算法的 MATLAB 代码示例：

% 初始化参数
n = 100; % 蜜蜂数量
limit = 100; % 迭代次数
D = 10; % 解的维度
lb = -5; % 解的下界
ub = 5; % 解的上界

% 初始化蜜蜂位置和目标函数值
x = lb + (ub - lb) * rand(n, D); % 随机初始化蜜蜂位置
fitness = evaluate(x); % 计算目标函数值

% 迭代搜索
for iter = 1:limit
    % 雇佣蜜蜂阶段
    for i = 1:n
        % 在邻域内随机选择一个不同的蜜蜂
        k = randi([1, n-1]);
        if k >= i
            k = k + 1;
        end
        
        % 生成新解
        phi = -1 + 2 * rand();
        v = x(i, :) + phi * (x(i, :) - x(k, :));
        
        % 边界处理
        v(v < lb) = lb;
        v(v > ub) = ub;
        
        % 评估新解的目标函数值
        fitness_v = evaluate(v);
        
        % 更新位置和目标函数值
        if fitness_v < fitness(i)
            x(i, :) = v;
            fitness(i) = fitness_v;
        end
    end
    
    % 观察蜜蜂阶段
    for i = 1:n
        % 生成新解
        v = lb + (ub - lb) * rand(1, D);
        
        % 评估新解的目标函数值
        fitness_v = evaluate(v);
        
        % 更新位置和目标函数值
        if fitness_v < fitness(i)
            x(i, :) = v;
            fitness(i) = fitness_v;
        end
    end
    
    % 侦查蜜蜂阶段
    [~, best_idx] = min(fitness);
    
    % 生成新解
    v = lb + (ub - lb) * rand(1, D);
    
    % 评估新解的目标函数值
    fitness_v = evaluate(v);
    
    % 更新最佳位置和目标函数值
    if fitness_v < fitness(best_idx)
        x(best_idx, :) = v;
        fitness(best_idx) = fitness_v;
    end
    
    % 显示当前最优解
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(min(fitness))]);
end

% 输出最优解和最优目标函数值
[best_fitness, best_idx] = min(fitness);
best_solution = x(best_idx, :);
disp('---------------------------');
disp('Optimization Results:');
disp(['Best Fitness = ', num2str(best_fitness)]);
disp(['Best Solution = ', num2str(best_solution)]);

% 目标函数（示例，需替换为具体的目标函数）
function f = evaluate(x)
    f = sum(x.^2, 2);
end

请注意，以上代码中的目标函数 `evaluate` 只是一个示例，您需要根据实际问题替换为您想要优化的具体目标函数。此外，人工蜂群算法还有很多改进和变体，您可以根据需要进行调整和扩展。