关于网格划分策略的连续蚁群算法（matlab）

最新推荐文章于 2022-06-12 21:36:08 发布

DREAMOFPLUMBLOSSOM

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分类专栏：蚁群算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DREAMOFPLUMBLOSSOM/article/details/34096857

本文档展示了使用Matlab实现的连续蚁群算法，用于优化网格划分策略。代码初始化了变量，包括蚂蚁数量、变量数量、迭代次数等，并定义了不同变量的上下界。算法通过迭代更新节点信息量、计算概率、选择最优变量和函数值，最终绘制了变量变化和函数值变化的趋势图。这是一个简单的程序，但对于作者的科研工作具有重要意义。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

clc
clear all;
global N
%---------- initialization of variable---------%
N = 60;%等分区间的数量
N_ants=50 ;%蚂蚁的数目
N_vars = 30;%变量数量
Times=250;%迭代的次数
Q = 10;%信息量强度
Rou=0.05;%信息量残留因子
% det = ceil(N/4);%最优解为中心上下浮动的程度范围一般为[1,6]
det = 4;
index = 2;% 概率计算公式中分子的指数
%----------------------------------------------%

% -----------F Domain---------%
% Lower(1) = 0;
% Upper(1) = 2;
% Lower(2) = 1;
% Upper(2) = 3;

% -------------------------------%
% -----------F1 F3 F4 F5 F Domain---------%
for i = 1:N_vars
Lower(i) = -100;
Upper(i) = 100;
end
% -------------------------------%
%-----------F3 Domain-----------%
% for i = 1:N_vars
% Lower(i) = -10;
% Upper(i) = 10;
% end
%-------------------------------%
%-----------F6 Domain-----------%
% for i = 1:N_vars
% Lower(i) = -1.28;
% Upper(i) = 1.28;
% end
%-------------------------------%
%-----------F7 Domain-----------%
% for i = 1:N_vars
% Lower(i) = -500;
% Upper(i) = 500;
% end
%-------------------------------%
%-----------F8 F16 Domain-----------%
% for i = 1:N_vars
% Lo