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⛄ 内容介绍
人工蜂群(ABC)算法是Karaboga于2005年提出的一种群体智能优化算法。ABC算法模拟蜂群采蜜的智能行为,结构简单、参数较少、易于实现,受到了众多学者的关注和研究。在ABC算法中,人工蜂群包括引领蜂、跟随蜂和侦查蜂3类。假设在D维空间中,种群规模为2×SN(引领蜂个数=跟随蜂个数=SN),蜜源与引领蜂一一对应,即蜜源数目为SN,第i个蜜源的位置记为Xi=(xi1,xi2,⋅⋅⋅,xiD)。每个蜜源的位置代表优化问题的一个候选解,花蜜的数量反映解的质量。人工蜂群搜索最优蜜源的过程如下。
1)引领蜂对当前蜜源进行邻域搜索,产生新蜜源,贪婪选择较优蜜源;
2)跟随蜂根据引领蜂分享的信息选择一个蜜源,进行邻域搜索,贪婪选择较优蜜源;
3)引领蜂放弃蜜源,转变成侦查蜂,并随机搜索新的蜜源。
搜索过程中,跟随蜂根据引领蜂分享的信息,以轮盘赌的方式按下式选择一个蜜源:
⛄ 部分代码
clc
clear
close all
N=20; % 粘菌数
Function_name='F3'; % 测试功能的名称，可以从 F1 到 F23
MaxIT=200; % 最大迭代次数
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name); % Function details
%% Algorithm parameters
Np = 10; % Population Size
T = 50; % No. of iterations
limit = 3; % Parameter limit indicating maximum number of failures
rng(2,'twister')
[bestsol,bestfitness] = ABC(fobj,lb,ub,N,T,limit);
figure(1)
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
plot(bestfitness,'Color','r','linewidth',1.5)
title('Objective space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
img =gcf; %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './运行结果3.png') %即可得到对应格式和期望dpi的图像
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]刘三阳, 张平, 朱明敏. 基于局部搜索的人工蜂群算法[J]. 控制与决策, 2014, 29(1):6.
