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智能優(yōu)化算法?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?雷達(dá)通信??無線傳感器

信號處理?圖像處理?路徑規(guī)劃?元胞自動機?無人機

1 內(nèi)容介紹

蟻群算法是繼模擬退火、遺傳算法、禁忌搜索等之后的又一啟發(fā)式智能優(yōu)化算法,它是由意大利學(xué)者M(jìn).Dorigo等人首次提出,并廣泛應(yīng)用于求解一系列組合優(yōu)化問題,如:旅行商問題,二次分配問題,車輛路徑問題和圖著色問題等,這些應(yīng)用充分顯示了它在解決復(fù)雜離散優(yōu)化問題方面的優(yōu)越性。連續(xù)空間函數(shù)優(yōu)化問題也是蟻群算法的研究課題之一,多峰函數(shù)優(yōu)化又是函數(shù)優(yōu)化的一個重要方面,但目前蟻群算法對該問題的研究主要是集中在求解函數(shù)的最大(小)值,對求解函數(shù)所有極值方面的研究卻很少。

2 部分代碼

clear

close all

clc

% Set ABC Control Parameters

ABCOpts = struct( 'ColonySize',? 100, ...? ?% Number of Employed Bees+ Number of Onlooker Bees 種群規(guī)模

? ? 'MaxCycles', 500,...? ?% Maximum cycle number in order to terminate the algorithm 循環(huán)次數(shù)，即全部螞蟻走幾遍

? ? 'ErrGoal',? ?1e-20, ...? % Error goal in order to terminate the algorithm (not used in the code in current version)

? ? 'Dim',? ? ? ?20 , ... % Number of parameters of the objective function 維數(shù)

? ? 'Limit',? ?100, ... % Control paramter in order to abandone the food source 放棄食物源的閾值

? ? 'lb',? -5.12, ... % Lower bound of the parameters to be optimized 函數(shù)值下限

? ? 'ub',? 5.12, ... %Upper bound of the parameters to be optimized 函數(shù)值上限

? ? 'ObjFun' , 'rastrigin', ... %Write the name of the objective function you want to minimize 選擇函數(shù)

? ? 'RunTime',3); % Number of the runs 迭代次數(shù)

GlobalMins=zeros(ABCOpts.RunTime,ABCOpts.MaxCycles);

GlobalMins_WABC=zeros(ABCOpts.RunTime,ABCOpts.MaxCycles);

for r=1:ABCOpts.RunTime

? ??

? ? % Initialise population

? ? Range = repmat((ABCOpts.ub-ABCOpts.lb),[ABCOpts.ColonySize ABCOpts.Dim]);

? ? Lower = repmat(ABCOpts.lb, [ABCOpts.ColonySize ABCOpts.Dim]);

? ? Colony = rand(ABCOpts.ColonySize,ABCOpts.Dim) .* Range + Lower;

? ??

? ? Employed=Colony(1:(ABCOpts.ColonySize/2),:);

? ? GlobalMins(r,:) = ABCbee(ABCOpts,Employed);? % ABC算法

? ?GlobalMins_WABC(r,:) = WABCbee(ABCOpts,Employed);? % WABC-ABC算法

end; %end of runs

%----------------------------- 畫圖、記錄最優(yōu)均值和方差 --------------------------

dd=ABCOpts.MaxCycles;

if ABCOpts.RunTime==1

? ? semilogy((1:10:dd),GlobalMins(1:10:end));

? ? hold on

? ? semilogy((1:10:dd),GlobalMins_WABC(1:10:end),'-*g');

else

? ? semilogy((1:10:dd),mean(GlobalMins(:,1:10:end)));%若多次執(zhí)行，求均值

? ? hold on

? ? semilogy((1:10:dd),mean(GlobalMins_WABC(:,1:10:end)),'-*g');%若多次執(zhí)行，求均值

end

grid on

title('Mean of Best function values');

xlabel('cycles');

ylabel('fitness');

legend('ABC','WABC');

fprintf('Mean =%g Std=%g\n',mean(GlobalMins(:,end)),std(GlobalMins(:,end)));

fprintf('Mean =%g Std=%g\n',mean(GlobalMins_WABC(:,end)),std(GlobalMins_WABC(:,end)));

3 運行結(jié)果

編輯

4 參考文獻(xiàn)

[1]劉卉. 應(yīng)用蟻群算法求解函數(shù)所有極值[D]. 四川師范大學(xué), 2011.

博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機、雷達(dá)通信、無線傳感器等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，相關(guān)matlab代碼問題可私信交流。

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