人工蜂群优化算法原理测试函数matlab代码

Posted 2022-12-01 墨叔叔

 一、算法原理  

        人工蜂群算法(ABC)是模仿蜜蜂在自然环境中搜寻蜜源时蜂群个体间分工相互协作的群体行为。在一个完整的搜索过程中，必须同时进行探索和开采过程。引领蜂负责随机搜寻任务，跟随蜂执行开发任务，侦察蜂负责探测任务，在随机搜索蜜源期间，每只引领蜂在设置初始蜜源位置后，均在其附近不断搜索更优质蜜源。选择较优蜜源后，标记蜜源，并返回蜂巢附近的跳舞区域等待跟随蜂，通过跳舞共享有关该蜜源质量的信息。跟随蜂在等待区域观察引领蜂舞蹈隐含的蜜源质量信息，据此选择较优的蜜源，进一步搜寻，直至找到最优蜜源。同时高质量蜜源周围跟随蜂数量较多，有利于优质蜜源的开采。当蜜源所在位置已经被充分探索时，跟随蜂会放弃该蜜源，改变其身份，成为侦察蜂，重新搜索新的食物源。人工蜂群算法的步骤被概括为三个阶段：引领蜂随机探索蜜源、跟随蜂搜寻最优蜜源以及侦查蜂探寻蜜源[1]。

        人工蜂群算法的具体描述如下:

二、测试函数

单峰测试函数

多锋测试函数

全局最优值均为x*=0

三、测试效果

测试函数1

 

 测试函数2

 四、代码

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[1]王奕丹. 蜂群算法优化改进及其在聚类中的应用研究[D].长春工业大学,2020.