MATLAB代做  | MATLAB代写  | MATLAB有偿编程
首 页
当前位置:MATLAB代做|MATLAB代写|MATLAB有偿编程matlab源码算法设计
鱼群算法的函数寻优算法matlab源码程序        [↓跳到下载地址]
官方主页:源码共享网站:www.buycode.cn

联系方式:客服QQ:1747812398 买代码源码软件站,欢迎咨询

运行环境:Win9X/2000/XP/2003/

源码语言:简体中文

源码类型:源码程序 - 算法设计

推荐星级:

更新时间:2015-09-20 15:43:11

源码简介

clc
clear all
close all
tic
figure(1);hold on
ezplot('x*sin(10*pi*x)+2',[-1,2]);
%% 参数设置
fishnum=50; %生成50只人工鱼
MAXGEN=50; %最多迭代次数
try_number=100;%最多试探次数
visual=1; %感知距离
delta=0.618; %拥挤度因子
step=0.1; %步长
%% 初始化鱼群
lb_ub=[-1,2,1];
X=AF_init(fishnum,lb_ub);
LBUB=[];
for i=1:size(lb_ub,1)
    LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];
end
gen=1;
BestY=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的函数值
BestX=-1*ones(1,MAXGEN); %每步中最优的自变量
besty=-100; %最优函数值
Y=AF_foodconsistence(X);
while gen<=MAXGEN
    fprintf(1,'%d\n',gen)
    for i=1:fishnum
          %% 聚群行为
        [Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
         %% 追尾行为
        [Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);
        if Yi1>Yi2
            X(:,i)=Xi1;
            Y(1,i)=Yi1;
        else
            X(:,i)=Xi2;
            Y(1,i)=Yi2;
        end
    end
    [Ymax,index]=max(Y);
    figure(1);
    plot(X(1,index),Ymax,'.','color',[gen/MAXGEN,0,0])
    if Ymax>besty
        besty=Ymax;
        bestx=X(:,index);
        BestY(gen)=Ymax;
        [BestX(:,gen)]=X(:,index);
    else
        BestY(gen)=BestY(gen-1);
        [BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);
    end
    gen=gen+1;
end
plot(bestx(1),besty,'ro','MarkerSize',100)
xlabel('x')
ylabel('y')
title('鱼群算法迭代过程中最优坐标移动')

%% 优化过程图
figure
plot(1:MAXGEN,BestY)
xlabel('迭代次数')
ylabel('优化值')
title('鱼群算法迭代过程')
disp(['最优解X:',num2str(bestx,'%1.4f')])
disp(['最优解Y:',num2str(besty,'%1.4f')])
toc

%计算第i条鱼与所有鱼的位置,包括本身。
function D=dist(Xi,X)
col=size(X,2);
D=zeros(1,col);
for j=1:col
    D(j)=norm(Xi-X(:,j));
end

function [Xnext,Ynext]=AF_swarm(X,i,visual,step,deta,try_number,LBUB,lastY)
% 聚群行为
%输入:
%X           所有人工鱼的位置
%i           当前人工鱼的序号
%visual      感知范围
%step        最大移动步长
%deta        拥挤度
%try_number  最大尝试次数
%LBUB        各个数的上下限
%lastY       上次的各人工鱼位置的食物浓度

%输出:
%Xnext       Xi人工鱼的下一个位置 
%Ynext       Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度
Xi=X(:,i);
D=AF_dist(Xi,X);
index=find(D>0 & D<visual);
nf=length(index);
if nf>0
    for j=1:size(X,1)
        Xc(j,1)=mean(X(j,index));
    end
    Yc=AF_foodconsistence(Xc);
    Yi=lastY(i);
    if Yc/nf>deta*Yi
        Xnext=Xi+rand*step*(Xc-Xi)/norm(Xc-Xi);
        for i=1:length(Xnext)
            if  Xnext(i)>LBUB(i,2)
                Xnext(i)=LBUB(i,2);
            end
            if  Xnext(i)<LBUB(i,1)
                Xnext(i)=LBUB(i,1);
            end
        end
        Ynext=AF_foodconsistence(Xnext);
    else
        [Xnext,Ynext]=AF_prey(Xi,i,visual,step,try_number,LBUB,lastY);
    end
else
    [Xnext,Ynext]=AF_prey(Xi,i,visual,step,try_number,LBUB,lastY);
end

function [Xnext,Ynext]=AF_prey(Xi,ii,visual,step,try_number,LBUB,lastY)
%觅食行为
%输入:
%Xi          当前人工鱼的位置
%ii          当前人工鱼的序号
%visual      感知范围
%step        最大移动步长
%try_number  最大尝试次数
%LBUB        各个数的上下限
%lastY       上次的各人工鱼位置的食物浓度

%输出:
%Xnext       Xi人工鱼的下一个位置 
%Ynext       Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度

Xnext=[];
Yi=lastY(ii);
for i=1:try_number
    Xj=Xi+(2*rand(length(Xi),1)-1)*visual;
    Yj=AF_foodconsistence(Xj);
    if Yi<Yj
        Xnext=Xi+rand*step*(Xj-Xi)/norm(Xj-Xi);
        for i=1:length(Xnext)
            if  Xnext(i)>LBUB(i,2)
                Xnext(i)=LBUB(i,2);
            end
            if  Xnext(i)<LBUB(i,1)
                Xnext(i)=LBUB(i,1);
            end
        end
        Xi=Xnext;
        break;
    end
end

%随机行为
if isempty(Xnext)
    Xj=Xi+(2*rand(length(Xi),1)-1)*visual;
    Xnext=Xj;
    for i=1:length(Xnext)
        if  Xnext(i)>LBUB(i,2)
            Xnext(i)=LBUB(i,2);
        end
        if  Xnext(i)<LBUB(i,1)
            Xnext(i)=LBUB(i,1);
        end
    end
end
Ynext=AF_foodconsistence(Xnext);
function X=AF_init(Nfish,lb_ub)
%输入:
% Nfish 鱼群大小
% lb_ub 鱼的活动范围

%输出:
% X     产生的初始人工鱼群

% example:
% Nfish=3;
% lb_ub=[-3.0,12.1,1;4.1,5.8,1];
%%这里的lb_ub是2行3列的矩阵,每行中前两个数是范围的上下限,第3个数是在该范围内的数的个数
% X=Inital(Nfish,lb_ub) 
%%就是产生[-3.0,12.1]内的数1个,[4.1,5.8]内的数1个
%%两个数一组,这样的数一共Nfish个
row=size(lb_ub,1);
X=[];
for i=1:row
    lb=lb_ub(i,1);
    ub=lb_ub(i,2);
    nr=lb_ub(i,3);
    for j=1:nr
        X(end+1,:)=lb+(ub-lb)*rand(1,Nfish);
    end
end
function [Y]=AF_foodconsistence(X)
fishnum=size(X,2);
for i=1:fishnum
     Y(1,i)=X(i)*sin(10*pi*X(i))+2;
end

function [Xnext,Ynext]=AF_follow(X,i,visual,step,deta,try_number,LBUB,lastY)
% 追尾行为
%输入:
%X           所有人工鱼的位置
%i           当前人工鱼的序号
%visual      感知范围
%step        最大移动步长
%deta        拥挤度
%try_number  最大尝试次数
%LBUB        各个数的上下限
%lastY       上次的各人工鱼位置的食物浓度

%输出:
%Xnext       Xi人工鱼的下一个位置
%Ynext       Xi人工鱼的下一个位置的食物浓度
Xi=X(:,i);
D=AF_dist(Xi,X);
index=find(D>0 & D<visual);
nf=length(index);
if nf>0
    XX=X(:,index);
    YY=lastY(index);
    [Ymax,Max_index]=max(YY);
    Xmax=XX(:,Max_index);
    Yi=lastY(i);
    if Ymax/nf>deta*Yi;
        Xnext=Xi+rand*step*(Xmax-Xi)/norm(Xmax-Xi);
        for i=1:length(Xnext)
            if  Xnext(i)>LBUB(i,2)
                Xnext(i)=LBUB(i,2);
            end
            if  Xnext(i)<LBUB(i,1)
                Xnext(i)=LBUB(i,1);
            end
        end
        Ynext=AF_foodconsistence(Xnext);
    else
        [Xnext,Ynext]=AF_prey(X(:,i),i,visual,step,try_number,LBUB,lastY);
    end
else
    [Xnext,Ynext]=AF_prey(X(:,i),i,visual,step,try_number,LBUB,lastY);
end
 


提 示:本站所有源码只提供浏览,需要定制的朋友可以联系在线客服!
注意:价格根据项目的难易程度来定价格业务咨询

鱼群算法的函数寻优算法matlab源码程序 --下载地址

注意:为避免不必要的误会,本站项目里的源码只公开部分需要的联系在线客服

本站长期招聘程序代写高手,欢迎加入华南地区matlab团队

想创业却没有经验的人

无论你是否有过网上开店的经验,都可以随时联系在线客服,建立自己独立的网站
想开网店却不知道如何入手

淘宝创业成本低而且风险小,如果想开淘宝店的朋友可以联系在线客服。
想兼职创业,却不擅长交际与服务的人

在家创业月入5000元。网站程序+百套群发工具+网赚资料+域名+空间+本站终身代理资格,这样你网赚的条件全具备了。每天3小时管理、推广、收钱。
缺乏能快速赢利型产品的人

导入多种最新流行营销软件+网赚教程,让入驻者轻松加盟、复制有效成交技巧、快速赚钱。

源码评论评论内容只代表网友观点,与本站立场无关!

   评论摘要(共 0 条,得分 0 分,平均 0 分) 查看完整评论

浏览说明

* 本站所有源码全部公开,随时随地浏览!
* MATLAB软件如用于商业用途,请购买正版!
* 如果您发现下载链接错误,请点击报告错误谢谢!
* 站内提供的所有软件包含破解及注册码均是由网上搜集,若侵犯了你的版权利益,敬请来信通知我们!
Copyright © 2008-2014 www.buycode.cn. All Rights Reserved.
页面执行时间:281.25000 毫秒