人工鱼群算法源代码.docx
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人工鱼群算法源代码
%人工鱼群算法；formatlong；Visual=2.5;；Step=0.3;；N=50;；Try_number=50;；a1=-10;；b1=10;；a2=-10;；b2=10;；d=[];；h=1e-1;；Friend_number=50;；k=0;；m=50;；X1=rand（N,1）*（b1-a1）+a1;；X2=rand（N,1）*（b2-a2）
%人工鱼群算法
formatlong
Visual=2.5;
Step=0.3;
N=50;
Try_number=50;
a1=-10;
b1=10;
a2=-10;
b2=10;
d=[];
h=1e-1;
Friend_number=50;
k=0;
m=50;
X1=rand（N,1）*（b1-a1）+a1;
X2=rand（N,1）*（b2-a2）+a2;
X=[X1X2];%人工鱼数量
fori=1:
N
wwww=[X（i,1）,X（i,2）];
d（i）=maxf（wwww）;
end
[w,i]=max（d）;
maxX=[X（i,1）,X（i,2）];%初始公告板记录
maxY=w;%初始公告板记录
figurex=[];
figurey=[];
figurez=[];
figurex（numel（figurex）+1）=maxX
（1）;
figurey（numel（figurey）+1）=maxX
（2）;
figurez（numel（figurez）+1）=maxY;
kkk=0;
while（kfori=1:
N
XX=[X（i,1）,X（i,2）];%人工鱼当前状态Xi
nf=0;
Xc=0;
forj=1:
N%聚群行为开始
XXX=[X（j,1）,X（j,2）];
if（norm（XXX-XX）nf=nf+1;
Xc=Xc+XXX;
end
end
Xc=Xc/nf;
if（（maxf（Xc））>maxf（XX））
XXnext1=XX+rand*Step*（Xc-XX）/norm（Xc-XX）;if（XXnext1
（1）>b1）
XXnext1
（1）=b1;
end
if（XXnext1
（1）XXnext1
（1）=a1;
end
if（XXnext1
（2）>b2）
XXnext1
（2）=b2;
end
if（XXnext1
（2）XXnext1
（2）=a2;
end
else
XXnext1=gmjprey（XX,Try_number,Visual,Step）;if（XXnext1
（1）>b1）
XXnext1
（1）=b1;
end
if（XXnext1
（1）XXnext1
（1）=a1;
end
if（XXnext1
（2）>b2）
XXnext1
（2）=b2;
end
if（XXnext1
（2）XXnext1
（2）=a2;
end
end%聚群行为结束
%maxX=XX;%追尾行为开始
%maxY=maxf（XX）;
forj=1:
Friend_number
XXX=[X（j,1）,X（j,2）];
if（norm（XXX-XX）maxY）maxX=XXX;
maxY=maxf（XXX）;
end
end
if（（maxY）>maxf（XX））
XXnext2=XX+rand*Step*（maxX-XX）/norm（maxX-XX）;if（XXnext2
（1）>b1）
XXnext2
（1）=b1;
end
if（XXnext2
（1）XXnext2
（1）=a1;
end
if（XXnext2
（2）>b2）
XXnext2
（2）=b2;
end
if（XXnext2
（2）XXnext2
（2）=a2;
end
else
XXnext2=gmjprey（XX,Try_number,Visual,Step）;if（XXnext2
（1）>b1）
XXnext2
（1）=b1;
end
if（XXnext2
（1）XXnext2
（1）=a1;
end
if（XXnext2
（2）>b2）
XXnext2
（2）=b2;
end
if（XXnext2
（2）XXnext2
（2）=a2;
end
end%追尾行为结束
if（maxf（XXnext1）>maxf（XXnext2））
X（i,1）=XXnext1
（1）;
X（i,2）=XXnext1
（2）;
else
X（i,1）=XXnext2
（1）;
X（i,2）=XXnext2
（2）;
end
end%一次迭代结束
fori=1:
N
XXXX=[X（i,1）,X（i,2）];
ifmaxf（XXXX）>maxY
maxY=maxf（XXXX）;
maxX=XXXX;
figurex（numel（figurex）+1）=maxX
（1）;figurey（numel（figurey）+1）=maxX
（2）;figurez（numel（figurez）+1）=maxY;
end
end
k=k+1;%进入下一次迭代
end
maxX
maxY
plot3（figurex,figurey,figurez）
function[XXnext]=gmjprey（XX,Try_number,Visual,Step）pp=0;
forj=1:
Try_number
XXj=XX+rand*Step*Visual;
if（maxf（XX）XXnext=XX+rand*Step*（XXj-XX）/norm（XXj-XX）;pp=1;
break
end
end
if（~pp）
XXnext=XX+rand*Step;
end
functiony=maxf（QQ）
y=（sin（QQ
（1））/QQ
（1））*（sin（QQ
（2））/QQ
（2））;
人工鱼群算法的仿真程序-matlab23
tic；figure
（1）;holdon；ezplot（'x*sin（10*pi*；%%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,
tic
figure
（1）;holdon
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=[];
fori=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）;
whilegen<=MAXGEN
fprintf（1,'%d\n',gen）
fori=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）;ifYi1>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]）
ifYmax>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,'%1.5f'）]）disp（['最优解Y：
',num2str（besty,'%1.5f'）]）toc
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