13基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码

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基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码
此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对
于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再
使用本源码进行求解。

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB)
%% Ant Colony Optimization for Unconstrained Continuous Problem
%% ACOUCP.m
%% 无约束连续函数的蚁群优化算法
%% 此函数实现蚁群算法，用于求解无约束连续函数最小化问题
%% 对于最大化问题，请先将其加负号转化为最小化问题
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%% 输入参数列表
% K 迭代次数
% N 蚁群规模
% Rho 信息素蒸发系数，取值0～1之间，推荐取值0.7～0.95
% Q 信息素增加强度，大于0，推荐取值1左右
% Lambda 蚂蚁爬行速度，取值0～1之间，推荐取值0.1～0.5
% LB 决策变量的下界，M×1的向量
% UB 决策变量的上界，M×1的向量
%% 输出参数列表
% BESTX K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁
% BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值
% ALLX K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置
% ALLY K×N矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值
%% 测试函数设置
% 测试函数用单独的子函数编写好，在子函数FIT.m中修改要调用的测试函数名即可
% 注意：决策变量的下界LB和上界UB，要与测试函数保持一致
%% 参考设置
% [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(50,30,0.95,1,0.5,LB,UB)
%% 第一步：初始化
M=length(LB);%决策变量的个数
%蚁群位置初始化
X=zeros(M,N);
for i=1:M
x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
X(i,:)=x;
end
%输出变量初始化
ALLX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体
ALLY=zeros(K,N);%K×N矩阵，记录每一代评价函数值
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BESTX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体
BESTY=zeros(K,1);%K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值
k=1;%迭代计数器初始化
Tau=ones(1,N);%信息素初始化
Y=zeros(1,N);%适应值初始化
%% 第二步：迭代过程
while k<=K
YY=zeros(1,N);
for n=1:N
x=X(:,n);
YY(n)=FIT(x);
end
maxYY=max(YY);
temppos=find(YY==maxYY);
POS=temppos(1);
%蚂蚁随机探路
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
Fx=FIT(x);
mx=GaussMutation(x,LB,UB);
if FmxX(:,n)=mx;
Y(n)=Fmx;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
X(:,n)=mx;
Y(n)=Fmx;
else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
Fx=FIT(x);
mx=GaussMutation(x,LB,UB);
Fmx=FIT(mx);
if FmxY(n)=Fmx;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
X(:,n)=mx;
Y(n)=Fmx;
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else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end

%朝信息素最大的地方移动
for n=1:N
if n~=POS
x=X(:,n);
r=(K+k)/(K+K);
p=randperm(N);
t=ceil(r*N);
pos=p(1:t);
TempTau=Tau(pos);
maxTempTau=max(TempTau);
pos3=pos(pos2(1));
x2=X(:,pos3(1));
x3=(1-Lambda)*x+Lambda*x2;
Fx=FIT(x);
Fx3=FIT(mx);
if Fx3X(:,n)=x3;
Y(n)=Fx3;
elseif rand>1-(1/(sqrt(k)))
X(:,n)=x3;
Y(n)=Fx3;
else
X(:,n)=x;
Y(n)=Fx;
end
end
end
%更新信息素并记录
Tau=Tau*(1-Rho);
maxY=max(Y);
minY=min(Y);
DeltaTau=(maxY-Y)/(maxY-minY);
Tau=Tau+Q*DeltaTau;
ALLX{k}=X;
ALLY(k,:)=Y;
minY=min(Y);
pos4=find(Y==minY);
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BESTX{k}=X(:,pos4(1));
BESTY(k)=minY;
disp(k);
k=k+1;
end
%% 绘图
BESTY2=BESTY;
BESTX2=BESTX;
for k=1:K
TempY=BESTY(1:k);
minTempY=min(TempY);
posY=find(TempY==minTempY);
BESTY2(k)=minTempY;
BESTX2{k}=BESTX{posY(1)};
end
BESTY=BESTY2;
BESTX=BESTX2;
plot(BESTY,'-ko','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',2)
ylabel('函数值')
xlabel('迭代次数')
grid on