基于人工蜂群优化算法求解单目标优化问题并附带Matlab源码

基于人工蜂群优化算法求解单目标优化问题并附带Matlab源码

人工蜂群优化算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种新兴的智能优化算法，该算法从模拟自然界中蜜蜂采蜜的行为中获得灵感，通过不断寻找更优的解来求解优化问题。该算法具有全局寻优能力强、易于实现等特点，在很多问题上都得到了良好的应用效果。

在本文中，我们将使用ABC算法对单目标优化问题进行求解，并提供相应的Matlab源码。

首先，我们需要定义问题的目标函数，本文采用经典的Rastrigin函数：

function f = rastrigin(x)
d = length(x);
f = 10d + sum(x.^2 - 10cos(2pix));
end

接着，我们需要定义ABC算法的参数和相关操作：

% 参数设置
n = 50; % 蜜蜂数量
max_iter = 200; % 最大迭代次数
limit = 20; % 超过多少次没有更新就放弃
lb = -5.12; % 搜索范围下限
ub = 5.12; % 搜索范围上限
d = 30; % 维度
best = Inf; % 初始最优解
count = 0; % 计数器

% 初始化蜜蜂群
for i = 1:n
x(i,:) = lb + (ub-lb).*rand(1,d);
f(i) = rastrigin(x(i,:));
end

% 记录最优解
[best,idx] = min(f);
best_x = x(idx,:);