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