萤火虫FA源代码

%% 算法说明：荧火虫算法(GSO: Glowworm swarm optimisation:a new method for optimising mutlti-modal functions) %% 算法特征:只适用于求极大值(极小值可转化为求极大值) %% =============================================================== clc; %清屏 clear all; %清除变量 format long; %确定精度 %==========================初始化开始============================== %domx=[-3,3;-3,3]; %定义域 domx=[-2.048,2.048;-2.048,2.048]; rho=0.4; %荧光素挥发因子 gamma=0.6; %适应度提取比例 beta=0.08; %邻域变化率 nt=5; %邻域阀值(邻域荧火虫数) s=0.03; %步长 iot0=5; %荧光素浓度 rs=2.048; %3;%感知半径 r0=2.048; %3;%决策半径 %========================初始化结束================================ %========================分配空间开始=============================== m=size(domx,1); %函数空间维数 n=10; %群规模 gaddress=zeros(n,m); %分配荧火虫地址空间 gvalue=zeros(n,1); %分配适应度存放空间 ioti=zeros(n,1); %分配荧光素存放空间 rdi=zeros(n,1); %分配荧火虫决策半径存放空间 %========================分配空间结束=============================== %======================荧火虫常量初始化开始========================== %1.初始化地址 for i=1:m gaddress(:,i)=domx(i,1)+(domx(i,2)-domx(i,1))*rand(n,1); end %2.初始化荧光素 ioti(:,1)=iot0; %3.初始化决策半径 rdi(:,1)=r0; iter_max=500; %最大迭代次数 t=1; %迭代累计 %======================荧火虫常量初始化结束========================= %==========================iter_max迭代开始========================= while(t<=iter_max) %1.更新荧光素 ioti=(1-rho)*ioti+gamma*maxfun(gaddress); %2.各荧火虫移动过程开始 for i=1:n %2.1 决策半径内找更优点 Nit=[];%存放荧火虫序号 for j=1:n if (norm(gaddress(j,:)-gaddress(i,:))<rdi(i))&&(ioti(i,1)<ioti(j,1)) Nit(numel(Nit)+1)=j; end end %2.2 找下一步移动的点开始 if length(Nit)>0 %先判断Nit个数不为0 Nitioti=ioti(Nit,1); %选出Nit荧光素 SumNitioti=sum(Nitioti); %Nit荧光素和 Molecular=Nitioti-ioti(i,1); %分子 Denominator=SumNitioti-ioti(i,1); %分母 Pij=Molecular./Denominator; %计算Nit各元素被选择概率 Pij=cumsum(Pij); %累计 Pij=Pij./Pij(end); %归一化 Pos=find(rand<Pij); %确定位置 j=Nit(Pos(1)); %确定j的位置 %荧火虫i向j移动一小步 gaddress(i,:)=gaddress(i,:)+s*(gaddress(j,:)-gaddress(i,:))/norm(gaddress(j,:)-gaddress(i,:)); gaddress(i,:)=range(gaddress(i,:),domx); %限制范围 %更新决策半径 rdi(i)=rdi(i)+beta*(nt-length(Nit)); if rdi(i,1)<0 rdi(i,1)=0; end if rdi(i,1)>rs rdi(i,1)=rs; end end %2.2 找下一步移动的点结束 end %2.各荧火虫移动过程结束 t=t+1; end %========================iter_max迭代结束============================= %=========================输出最优结果开始============================= gvalue=maxfun(gaddress);%求各个荧火虫的值 disp('最大值为：') num=find(gvalue==max(gvalue));%最大值序号 MaxValue=-max(gvalue) disp('最优解为：') BestAddress=gaddress(num,:) %========================输出最优结果结束=============================