细菌觅食算法MATLAB实现

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%*********************细菌觅食算法**********************

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----BFA算法-----%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clc;

%-----(1)初始化参数-----

bounds = [-5.12 5.12;-5.12 5.12]; % 函数变量范围 p = 2; % 搜索范围的维度 s = 26; % 细菌的个数 Nc = 50; % 趋化的次数

Ns = 4; % 趋化操作中单向运动的最大步数

C(:,1) = 0.001*ones(s,1); % 翻转选定方向后，单个细菌前进的步长 Nre = 4; % 复制操作步骤数 Ned = 2; % 驱散(迁移)操作数 Sr = s/2; % 每代复制（分裂）数 Ped = 0.25; % 细菌驱散(迁移)概率

d_attract = 0.05; % 吸引剂的数量

ommiga_attract = 0.05; % 吸引剂的释放速度 h_repellant = 0.05; % 排斥剂的数量

ommiga_repellant = 0.05;% 排斥剂的释放速度 for i = 1:s % 产生初始细菌个体的位置 P(1,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24; P(2,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24; end

%------------------细菌趋药性算法循环开始--------------------- %-----(2)驱散(迁移)操作开始----- for l = 1:Ned

%-----(3)复制操作开始----- for k = 1:Nre

%-----(4)趋化操作(翻转或游动)开始----- for j = 1:Nc

%-----(4.1)对每一个细菌分别进行以下操作----- for i = 1:s

%-----(4.2)计算函数J(i,j,k,l)，表示第i个细菌在第l次驱散第k次 %----------复制第j次趋化时的适应度值----- J(i,j,k,l) = Cost(P(:,i,j,k,l));

%-----（4.3)修改函数，加上其它细菌对其的影响----- 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)保存细菌目前的适应度值，直到找到更好的适应度值取代之

-----

Jlast = J(i,j,k,l);

%-----(4.5)翻转，产生一个随机向量C(i),代表翻转后细菌的方向----- Delta(:,i) = (2*round(rand(p,1))-1).*rand(p,1);

% PHI表示翻转后选择的一个随机方向上前进 PHI = Delta(:,i)/sqrt(Delta(:,i)'*Delta(:,i));

%-----(4.6)移动，向着翻转后细菌的方向移动一个步长，并且改变细菌的位置-----

P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j,k,l) + C(i,k)*PHI;

%-----(4.7)计算细菌当前位置的适应度值----- J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l)); %-----(4.8)游动-----

m = 0; % 给游动长度计数器赋初始值

while(m < Ns) % 未达到游动的最大长度，则循环 m = m + 1;

% 新位置的适应度值是否更好？如果更好，将新位置的适应度值 % 存储为细菌i目前最好的适应度值 if(J(i,j+1,k,l)

Jlast = J(i,j+1,k,l); %保存更好的适应度值

% 在该随机方向上继续游动步长单位,修改细菌位置 P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j+1,k,l) + C(i,k)*PHI; % 重新计算新位置上的适应度值 J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l)); else

% 否则，结束此次游动 m = Ns; end end

J(i,j,k,l) = Jlast; % 更新趋化操作后的适应度值 end % 如果i

%-----(5)如果j

x = P(1,:,j,k,l); y = P(2,:,j,k,l); clf

plot(x,y,'h') % h表示以六角星绘图 axis([-5 5 -5 5]); % 设置图的坐标图 pause(.1) % 暂停0.1秒后继续 end

%----------------下面进行复制操作---------------- %-----(6)复制-----

%-----(6.1)根据所给的k和l的值，将每个细菌的适应度值按升序排序----- Jhealth = sum(J(:,:,k,l),2); % 给每个细菌设置健康函数值

[Jhealth,sortind] = sort(Jhealth); % 按健康函数值升序排列函数 P(:,:,1,k+1,l) = P(:,sortind,Nc+1,k,l); C(:,k+1) = C(sortind,k);

%-----(6.2)将代价小的一半细菌分裂成两个，代价大的一半细菌死亡----- for i = 1:Sr

% 健康值较差的Sr个细菌死去，Sr个细菌分裂成两个子细菌，保持个体总数的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

%-----(8)趋散，对于每个细菌都以Ped的概率进行驱散，但是驱散的细菌群体的总数 %--------保持不变，一个细菌被驱散后，将被随机重新放置到一个新的位置----- for m = 1:s

% 产生随机数，如果既定概率大于该随机数，细菌i灭亡，随机产生新的细菌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); % 未驱散的细菌 end end

end % 如果l

%-------------------------报告---------------------- reproduction = J(:,1:Nc,Nre,Ned); % 每个细菌最小的适应度值

[Jlastreproduction,O] = min(reproduction,[],2); [BestY,I] = min(Jlastreproduction) Pbest = P(:,I,O(I,:),k,l)

% 求解Shaffer's函数的最小值 % Shaffer's函数表示如下：

% f(x)=0.5+(sin(sqrt(x1^2+x2^2))^2-0.5)/(1.0+0.001(x1^2+x2^2))^2 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;

% function fposition=Cost(x) %

% x=fix(100*rand(2,1)); % p=0;q=0; % for k=1:5

% p=p+k*cos((k+1)*x(1)+k); % q=q+k*cos((k+1)*x(2)+k); % end %

% fposition=p*q+(x(1)+1.42513)^2+(x(2)+.80032)^2;

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/90yt.html