蚁群优化MATLAB源代码：无约束连续函数最小化

该MATLAB源代码提供了一个基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的通用框架，用于解决无约束连续函数优化问题。ACO是一种模拟生物社会行为的优化算法，尤其适用于解决复杂的搜索和路径规划问题。在这个特定实现中，用户可以通过调整以下关键参数来定制算法： 1. **迭代次数** (K)：控制算法在多大程度上探索问题空间，通常设置为一个较大的值以确保收敛。 2. **蚁群规模** (N)：表示同时参与搜索的蚂蚁数量，更多的蚂蚁可以提高搜索效率但可能增加计算成本。 3. **信息素蒸发系数** (Rho)：控制信息素的衰减速度，建议值在0.7到0.95之间，有助于保持探索和利用的平衡。 4. **信息素增加强度** (Q)：决定蚂蚁如何根据信息素强度选择路径，推荐值大于0，通常设置为1附近。 5. **蚂蚁爬行速度** (Lambda)：蚂蚁在决策时的随机性，取值范围0到1，推荐值在0.1到0.5之间，较低的值有助于减少随机性。 6. **决策变量边界** (LB, UB)：定义了搜索空间的范围，必须与所使用的测试函数的输入要求相匹配。 源代码的执行过程包括以下几个步骤： - 初始化：确定决策变量的数量M，然后随机生成每个蚂蚁的位置X，每个位置对应一个M维向量，位于给定的边界范围内。 - **蚂蚁移动**：在每一代中，蚂蚁根据当前的信息素浓度和自身爬行速度随机选择下一个位置，形成新的候选解。 - **信息素更新**：根据找到的新解更新信息素浓度，新解的质量越好，信息素增加越多。 - **最佳解记录**：存储每一代的最优解（BESTX和BESTY）以及所有蚂蚁的位置和评价函数值（ALLX和ALLY）。 - **测试函数**：用户自定义的测试函数决定了个体的适应度，通过FIT子函数调用来改变优化的目标函数。 要运行这个算法，只需传入上述参数并调用`[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K, N, Rho, Q, Lambda, LB, UB)`。这将返回每一代的最优解、最佳函数值及所有蚂蚁的位置信息，从而帮助解决优化问题。对于有约束的情况，可以通过转换为无约束形式或引入罚函数来适应该算法。