人工鱼群算法matlab实现.docx

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1、functionlhl_AFclc;clearall;closeall;formatlongVisual=2.5;%人工鱼的感知距离Step=0.3;%人工鱼的移动最大步长N=10;%人工鱼的数量Try_number=50;%迭代的最大次数delta=0.618;%拥挤度因子a1=-10;b1=10;a2=-10;b2=10;d=[];%存储50个状态下的目标函数值;k=0;m=50;%迭代次数X1=rand(N,1)*(b1-a1)+a1;%在-10~10之间，随机生成50个数；X2=rand(N,1)*(b2-a2)+a2;X=[X1X

2、2];%X=ones(N,2);%fori=1:N%X(i,1)=-10;%X(i,2)=10;%end%人工鱼数量,两个状态变量X1和X2；%计算50个初始状态下的；fori=1:Nwww=[X(i,1),X(i,2)];d(i)=maxf(www);end%公告牌用于记录人工鱼个体的历史最好状态[w,i]=max(d);%求出初始状态下的最大值w和最大值的位置i；maxX=[X(i,1),X(i,2)];%初始公告板记录，最大值位置；maxY=w;%初始化公告板记录，最大值；figurex=[];figurey=[];figurez=[

3、];figurex(numel(figurex)+1)=maxX(1);%将maxX（1）放入figurex中，figurey(numel(figurey)+1)=maxX(2);%numel返回数组或者向量中所含元素的总数，matlab数组下标默认是从1开始的figurez(numel(figurez)+1)=maxY;while(k

4、定还在约束内%群聚行为不是一种maxf（Xc）的比较，就是看伙伴位置nf1=0;Xc=0;label_swarm=0;%群聚行为发生标志forj=1:NXX_1=[X(j,1),X(j,2)];if(norm(XX_1-XX)delta*maxf(

5、XX))&&(norm(Xc-XX)~=0))XXR1=rand*Step*(Xc-XX)/norm(Xc-XX);XXnext1=XX+XXR1;if(XXnext1(1)>b1)XXnext1(1)=b1;endif(XXnext1(1)b2)XXnext1(2)=b2;endif(XXnext1(2)

6、mp_y_XXnext1=-inf;end%%%%%%%%%%%%第二种行为：追尾行为：周围伙伴有最大值且附近不挤，向其伙伴方向移动%追尾行为追寻伙伴行为，还是在约束内temp_maxY=-inf;%按照理论来说这块应该初始化为-无穷小，label_follow=0;%追尾行为发生标记forj=1:NXX_2=[X(j,1),X(j,2)];if((norm(XX_2-XX)temp_maxY))temp_maxX=XX_2;temp_maxY=maxf(XX_2);endendnf2=0;for

7、j=1:NXX_2=[X(j,1),X(j,2)];if(norm(XX_2-temp_maxX)delta*maxf(XX)&&(norm(temp_maxX-XX)~=0))%附近有Yj最大的伙伴，并且不太拥挤XXR2=rand*Step*(temp_maxX-XX)/norm(temp_maxX-XX);%rand不是随机反向，是随机步长XXnext2=XX+XXR2;if(XXnext2(1)>b1)XXnext2(

8、1)=b1;endif(XXnext2(1)b2)XXnext2(2)=b2;endif(XXnext2(2