人工魚群算法matlab實現(xiàn)

1、functionlhl_AFclc;clearall;closeall;formatlongVisual=2.5;%Step=0.3;%N=10;%Try_number=50;%delta=0.618;%人工魚的感知距離人工魚的移動最大步長人工魚的數(shù)量迭代的最大次數(shù)擁擠度因子a1=-10;b1=10;a2=-10;b2=10;d=;%存儲50個狀態(tài)下的目標函數(shù)值；k=0;m=50;%迭代次數(shù)X1=rand(N,1)*(b1-a1)+a1;%在-1010之間，隨機生成50個數(shù);X2=rand(N,1)*(b2-a2)+a2;X=X1X2;%X=ones(N,2);%fori=1:N%X(i,1)

2、=-10;%X(i,2)=10;%end%人工魚數(shù)量，兩個狀態(tài)變量X1和X2;咐算50個初始狀態(tài)下的；fori=1:Nwww=X(i,1),X(i,2);d(i)=maxf(www);end%：告牌用于記錄人工魚個體的歷史最好狀態(tài)w,i=max(d);%求出初始狀態(tài)下的最大值w和最大值的位置i;maxX=X(i,1),X(i,2);%初始公告板記錄，最大值位置；maxY=w;%初始化公告板記錄，最大值；figurex=;figurey=;figurez=;figurex(numel(figurex)+1)=maxX(1);%將maxX(1)放入figurex中，figurey(numel(fi

3、gurey)+1)=maxX(2);%numel返回數(shù)組或者向量中所含元素的總數(shù),matlab數(shù)組下標默認是從1開始的figurez(numel(figurez)+1)=maxY;while(k<m)fori=1:NXX=X(i,1),X(i,2);%拿出其中一條魚來看他的四種行為判斷%種行為：聚群行為：伙伴多且不擠，就向伙伴中心位置移動姍聚行為是伙伴的中心點，凸規(guī)劃下，中心點一定還在約束內(nèi)姍聚行為不是一種maxf(Xc)的比較，就是看伙伴位置nf1=0;Xc=0;label_swarm=0;%群聚行為發(fā)生標志forj=1:NXX_1=X(j,1),X(j,2);if(norm(XX_1

4、-XX)<Visual)%norm函數(shù)求向量XXX-XX的范數(shù)，由于二維向量，2或者省略都可以nf1=nf1+1;Xc=Xc+XX_1;endendXc=Xc-XX;%需要去除XX本身；nf1=nf1-1;Xc=Xc/nf1;%此時Xc表示XX感知范圍其他伙伴的中心位置；if(maxf(Xc)/nf1>delta*maxf(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)&l

5、t;a1)XXnext1(1)=a1;endif(XXnext1(2)>b2)XXnext1(2)=b2;endif(XXnext1(2)<a2)XXnext1(2)=a2;endlabel_swarm=1;temp_y_XXnext1=maxf(XXnext1);elselabel_swarm=0;temp_y_XXnext1=-inf;end%種行為：追尾行為：周圍伙伴有最大值且附近不擠，向其伙伴方向移動%追尾行為追尋伙伴行為，還是在約束內(nèi)temp_maxY=-inf;%按照理論來說這塊應該初始化為-無窮小,label_follow=0;%追尾行為發(fā)生標記forj=1:NXX_

6、2=X(j,1),X(j,2);if(norm(XX_2-XX)<Visual)&&(maxf(XX_2)>temp_maxY)temp_maxX=XX_2;temp_maxY=maxf(XX_2);endendnf2=0;forj=1:NXX_2=X(j,1),X(j,2);if(norm(XX_2-temp_maxX)<Visual)nf2=nf2+1;endendnf2=nf2-1;%去掉他本身if(temp_maxY/nf2)>delta*maxf(XX)&&(norm(temp_maxX-XX)=0)%附近有Yj最大的伙伴，并且

7、不太擁擠XXR2=rand*Step*(temp_maxX-XX)/norm(temp_maxX-XX);%rand不是隨機反向，是隨機步長XXnext2=XX+XXR2;if(XXnext2(1)>b1)XXnext2(1)=b1;endif(XXnext2(1)<a1)XXnext2(1)=a1;endif(XXnext2(2)>b2)XXnext2(2)=b2;endif(XXnext2(2)<a2)XXnext2(2)=a2;endlabel_follow=1;temp_y_XXnext2=maxf(XXnext2);elselabel_follow=0;tem

8、p_y_XXnext2=-inf;end%種行為：覓食行為：與前兩個行為不同，覓食和隨機行為都是找附近的狀態(tài)，而不是找附近的同伴9覓食和隨機行為可能出現(xiàn)超出約束，所以，XX_3和XX_4是不一樣的9覓食行為和群聚行為、追尾行為是不一樣的，覓食行為是一種根據(jù)狀態(tài)來判斷的行為，群聚和追尾是根據(jù)伙伴來判斷的行為label_prey=0;%判斷覓食行為是否找到優(yōu)于當前的狀態(tài)forj=1:Try_numberR1V=Visual*(-1+2*rand(2,1)');XX_3=XX+R1V;if(XX_3(1)>b1)%下面這四個是一套，如果超出約束條件，就選值為邊界條件XX_3(1)=b1

9、;endif(XX_3(1)<a1)XX_3(1)=a1;endif(XX_3(2)>b2)XX_3(2)=b2;endif(XX_3(2)<a2)XX_3(2)=a2;endif(maxf(XX)<maxf(XX_3)XXR3=rand*Step*(XX_3-XX)/norm(XX_3-XX);XXnext3=XX+XXR3;if(XXnext3(1)>b1)%下面這四個是一套，如果超出約束條件，就選值為邊界條件XXnext3(1)=b1;endif(XXnext3(1)<a1)XXnext3(1)=a1;endif(XXnext3(2)>b2)XX

10、next3(2)=b2;endif(XXnext3(2)<a2)XXnext3(2)=a2;endlabel_prey=1;break;endendtemp_y_XXnext3=max(XXnext3);if(label_prey=0)temp_y_XXnext3=-inf;end%選擇if(label_swarm=0)&&(label_follow=0)&&(label_prey=0)%聚群和追尾魚太多太擁擠，都不發(fā)生；覓食覓不到更好的，造成三種行為都不發(fā)生。%如果前三種行為都沒有發(fā)生出現(xiàn)，必然是發(fā)生隨機行為R2S=Step*(-1+2*rand(2,1

11、)');temp_XX=XX+R2S;if(XX(1)>b1)%下面這四個是一套，如果超出約束條件，就選值為邊界條件XX(1)=b1;endif(XX(1)<a1)XX(1)=a1;endif(XX(2)>b2)XX=b2;endif(XX(2)<a2)XX=a2;endelse%三種行為找最優(yōu)if(temp_y_XXnext1>temp_y_XXnext2)if(temp_y_XXnext1>temp_y_XXnext3)temp_XX=XXnextl;elsetemp_XX=XXnext3;endelseif(temp_y_XXnext2>

12、temp_y_XXnext3)temp_XX=XXnext2;elsetemp_XX=XXnext3;endendendXX=temp_XX;X(i,1)=XX(1);X(i,2)=XX(2);%end%至此，所有人工魚，完成一次行為判斷和移動%這塊是更新公告牌信息fori=1:NXXX=X(i,1),X(i,2);if(maxf(XXX)>maxY)maxY=maxf(XXX);maxX=XXX;figurex(numel(figurex)+1)=maxX(1);figurey(numel(figurey)+1)=maxX(2);figurez(numel(figurez)+1)=maxY;endendx=X(:,1)'y=X(:,2)'plot(x,y,'*r');axis(-1010-1010);k=k+1endmaxXmaxYplot3(figurex,f