无约束连续函数优化的人工蚁群算法通用MATLAB源码.doc
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2022-05-06
20:14:54
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此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的
情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。
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$$无约束连续函数的蚁群优化算法
$$此函数实现蚁群算法，用于求解无约束连续函数最小化问题
$$对于最大化问题，请先将其加负号转化为最小化问题
$$输入参数列表
$-------迭代次数
$-------蚁群规模
$-----信息素蒸发系数，取值 .～/ 之间，推荐取值 .,0～.,12
$-------信息素增加强度，大于 .，推荐取值 / 左右
$ !"--蚂蚁爬行速度，取值 .～/ 之间，推荐取值 .,/～.,2
$------决策变量的下界，34/ 的向量
$------决策变量的上界，34/ 的向量
$$输出参数列表
$---4/ 细胞结构，每一个元素是 34/ 向量，记录每一代的最优蚂蚁
$---4/ 矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值
$----4/ 细胞结构，每一个元素是 34 矩阵，记录每一代蚂蚁的位置
$----4 矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值
$$测试函数设置
$测试函数用单独的子函数编写好，在子函数 56, 中修改要调用的测试函数名即可
$注意：决策变量的下界 和上界 ，要与测试函数保持一致
$$参考设置
$2.7..,12/.,2#
$$第一步：初始化
3%+8#9$决策变量的个数
$蚁群位置初始化
(+)*3#9
)/:3
---;)"##/#9
---:#;9
+"
$输出变量初始化
+%%/#9$细胞结构，每一个元素是 34 矩阵，记录每一代的个体
(+)*#9$4 矩阵，记录每一代评价函数值
+%%/#9$细胞结构，每一个元素是 34/ 向量，记录每一代的最优个体
(+)*/#9$4/ 矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值
</9$迭代计数器初始化
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