標(biāo)題:
細(xì)菌覓食算法的matlab代碼
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作者:
好好11
時間:
2018-10-23 12:19
標(biāo)題:
細(xì)菌覓食算法的matlab代碼
細(xì)菌覓食算法matlab程序
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%*********************細(xì)菌覓食算法**********************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----BFA算法-----%%%%%%%%%%%
clear;
clc;
%-----(1)初始化參數(shù)-----
bounds = [-5.12 5.12;-5.12 5.12]; % 函數(shù)變量范圍
p = 2; % 搜索范圍的維度
s = 26; % 細(xì)菌的個數(shù)
Nc = 50; % 趨化的次數(shù)
Ns = 4; % 趨化操作中單向運動的最大步數(shù)
C(:,1) = 0.001*ones(s,1); % 翻轉(zhuǎn)選定方向后,單個細(xì)菌前進(jìn)的步長
Nre = 4; % 復(fù)制操作步驟數(shù)
Ned = 2; % 驅(qū)散(遷移)操作數(shù)
Sr = s/2; % 每代復(fù)制(分裂)數(shù)
Ped = 0.25; % 細(xì)菌驅(qū)散(遷移)概率
d_attract = 0.05; % 吸引劑的數(shù)量
ommiga_attract = 0.05; % 吸引劑的釋放速度
h_repellant = 0.05; % 排斥劑的數(shù)量
ommiga_repellant = 0.05;% 排斥劑的釋放速度
for i = 1:s % 產(chǎn)生初始細(xì)菌個體的位置
P(1,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
P(2,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
end
%------------------細(xì)菌趨藥性算法循環(huán)開始---------------------
%-----(2)驅(qū)散(遷移)操作開始-----
for l = 1:Ned
%-----(3)復(fù)制操作開始-----
for k = 1:Nre
%-----(4)趨化操作(翻轉(zhuǎn)或游動)開始-----
for j = 1:Nc
%-----(4.1)對每一個細(xì)菌分別進(jìn)行以下操作-----
for i = 1:s
%-----(4.2)計算函數(shù)J(i,j,k,l),表示第i個細(xì)菌在第l次驅(qū)散第k次
%----------復(fù)制第j次趨化時的適應(yīng)度值-----
J(i,j,k,l) = Cost(P(:,i,j,k,l));
%-----(4.3)修改函數(shù),加上其它細(xì)菌對其的影響-----
Jcc = sum(-d_attract*exp(-ommiga_attract*((P(1,i,j,k,l)-...
P(1,1:26,j,k,l)).^2+(P(2,i,j,k,l)-P(2,1:26,j,k,l)).^2))) +...
sum(h_repellant*exp(-ommiga_repellant*((P(1,i,j,k,l)-...
P(1,1:26,j,k,l)).^2+(P(2,i,j,k,l)-P(2,1:26,j,k,l)).^2)));
J(i,j,k,l) = J(i,j,k,l) + Jcc;
%-----(4.4)保存細(xì)菌目前的適應(yīng)度值,直到找到更好的適應(yīng)度值取代之-----
Jlast = J(i,j,k,l);
%-----(4.5)翻轉(zhuǎn),產(chǎn)生一個隨機(jī)向量C(i),代表翻轉(zhuǎn)后細(xì)菌的方向-----
Delta(:,i) = (2*round(rand(p,1))-1).*rand(p,1);
% PHI表示翻轉(zhuǎn)后選擇的一個隨機(jī)方向上前進(jìn)
PHI = Delta(:,i)/sqrt(Delta(:,i)'*Delta(:,i));
%-----(4.6)移動,向著翻轉(zhuǎn)后細(xì)菌的方向移動一個步長,并且改變細(xì)菌的位置-----
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j,k,l) + C(i,k)*PHI;
%-----(4.7)計算細(xì)菌當(dāng)前位置的適應(yīng)度值-----
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
%-----(4.8)游動-----
m = 0; % 給游動長度計數(shù)器賦初始值
while(m < Ns) % 未達(dá)到游動的最大長度,則循環(huán)
m = m + 1;
% 新位置的適應(yīng)度值是否更好?如果更好,將新位置的適應(yīng)度值
% 存儲為細(xì)菌i目前最好的適應(yīng)度值
if(J(i,j+1,k,l) < Jlast)
Jlast = J(i,j+1,k,l); %保存更好的適應(yīng)度值
% 在該隨機(jī)方向上繼續(xù)游動步長單位,修改細(xì)菌位置
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j+1,k,l) + C(i,k)*PHI;
% 重新計算新位置上的適應(yīng)度值
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
else
% 否則,結(jié)束此次游動
m = Ns;
end
end
J(i,j,k,l) = Jlast; % 更新趨化操作后的適應(yīng)度值
end % 如果i<N,進(jìn)入下一個細(xì)菌的趨化,i=i+1
%-----(5)如果j<Nc,此時細(xì)菌還處于活躍狀態(tài),進(jìn)行下一次趨化,j=j+1-----
Jlast
x = P(1,:,j,k,l);
y = P(2,:,j,k,l);
clf
plot(x,y,'h') % h表示以六角星繪圖
axis([-5 5 -5 5]); % 設(shè)置圖的坐標(biāo)圖
pause(.1) % 暫停0.1秒后繼續(xù)
end
%----------------下面進(jìn)行復(fù)制操作----------------
%-----(6)復(fù)制-----
%-----(6.1)根據(jù)所給的k和l的值,將每個細(xì)菌的適應(yīng)度值按升序排序-----
Jhealth = sum(J(:,:,k,l),2); % 給每個細(xì)菌設(shè)置健康函數(shù)值
[Jhealth,sortind] = sort(Jhealth); % 按健康函數(shù)值升序排列函數(shù)
P(:,:,1,k+1,l) = P(:,sortind,Nc+1,k,l);
C(:,k+1) = C(sortind,k);
%-----(6.2)將代價小的一半細(xì)菌分裂成兩個,代價大的一半細(xì)菌死亡-----
for i = 1:Sr
% 健康值較差的Sr個細(xì)菌死去,Sr個細(xì)菌分裂成兩個子細(xì)菌,保持個體總數(shù)的s一致性
P(:,i+Sr,1,k+1,l) = P(:,i,1,k+1,l);
C(i+Sr,k+1) = C(i,k+1);
end
%-----(7)如果k<Nre,轉(zhuǎn)到(3),進(jìn)行下一代細(xì)菌的趨化-----
end
%-----(8)趨散,對于每個細(xì)菌都以Ped的概率進(jìn)行驅(qū)散,但是驅(qū)散的細(xì)菌群體的總數(shù)
%--------保持不變,一個細(xì)菌被驅(qū)散后,將被隨機(jī)重新放置到一個新的位置-----
for m = 1:s
% 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù),如果既定概率大于該隨機(jī)數(shù),細(xì)菌i滅亡,隨機(jī)產(chǎn)生新的細(xì)菌i
if(Ped > rand)
P(1,m,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
P(2,m,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
else
P(:,m,1,1,l+1) = P(:,m,1,Nre+1,l); % 未驅(qū)散的細(xì)菌
end
end
end % 如果l<Ned,轉(zhuǎn)到(2),否則結(jié)束
%-------------------------報告----------------------
reproduction = J(:,1:Nc,Nre,Ned);
% 每個細(xì)菌最小的適應(yīng)度值
[Jlastreproduction,O] = min(reproduction,[],2);
[BestY,I] = min(Jlastreproduction)
Pbest = P(:,I,O(I,:),k,l)
% 適應(yīng)度函數(shù)
% 求解Shaffer's函數(shù)的最小值
% Shaffer's函數(shù)表示如下:
function cost = Cost(x)
cost = 0.5 + (sin(sqrt(x(1)^2+x(2)^2))^2-0.5)/(1.0+0.001*(x(1)^2+x(2)^2))^2;
復(fù)制代碼
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