萤火虫算法-matlab代码

%% 算法说明：荧火虫算法

clc; %清屏

clear all; %清除变量

format long; %确定精度

%% 各参数初始化开始

domx=[-5.12,5.12;-5.12,5.12];

% domx=[-2.048,2.048;-2.048,2.048]; %解空间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

lo=5; %荧光素浓度

rs=5.12; %感知半径

r0=5.12;

% rs=2.048; %感知半径

% r0=2.048; %决策半径

%各参数初始化结束

iter_max=200; %最大迭代次数

%% 分配空间开始

m=size(domx,1); %函数空间维数

global n;

n=50; %种群规模

address=zeros(n,m); %分配荧火虫地址空间

value=zeros(n,1); %分配适应度存放空间

li=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

uu=zeros(1,iter_max);

%% 荧火虫常量初始化开始

for i=1:m

address(:,i)=(domx(i,1)+(domx(i,2)-domx(i,1))*rand(n,1)); %初始化地址% address(i,:)=5*rands(n,1); %随机产生初萤火虫所在位置

end

f=fun(address);

x=-5.12:.1:5.12;

% x=-2.048:.05:2.048;

[x,y] = meshgrid(x);

figure(1);

plot3(address(:,1),address(:,2),f,'k*')

hold on;

grid on;

z=-(x.^2-10*cos(2*pi.*x)+10+y.^2-10*cos(2*pi.*y)+10); %Rastrigin'函数

% z=-(x.^2+y.^2); %目标函数J2

% z=-(20+x.^2-10*cos(2*pi.*x)+y.^2-10*cos(2*pi.*y)); %目标函数J1

%

z=-(-20*exp(-0.2*sqrt((x.^2+y.^2)/2))-exp((cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y))/2)+20+exp(1)) ; %%目标函数

% z=-(0.5+sin(sqrt(x.^2 + y.^2).^2-0.5)./(1+0.001*(x.^2 + y.^2)).^2);%目标函数J3 mesh(x,y,z)

xlabel('x轴');

ylabel('y轴');

zlabel('z轴');

title('萤火虫初始分布图');

li(:,1)=lo; %荧光素初始值

rdi(:,1)=r0; %决策半径初始值

t=1; %迭代累计量

%荧火虫常量初始化结束

%% 迭代开始

while(t<=iter_max)

li=(1-rho)*li+ gamma * fun(address); %.更新荧光素值li

%各荧火虫移动过程开始

for i=1:n

Ord_number=[]; %存放荧火虫序号

for j=1:n

if (norm(address(j,:)-address(i,:))

Ord_number(numel(Ord_number)+1)=j;

end

end

%计算Ord_number各元素被选择概率，确定j位置

if ~isempty(Ord_number) %先判断Ord_number个数不为空Ord_num_li=li(Ord_number,1); %选出Ord_number荧光素

Sum_Ord_li=sum(Ord_num_li); %Ord_number荧光素和

Mol=Ord_num_li-li(i,1); %分子(lj-li)

Den=Sum_Ord_li-li(i,1); %分母

Pij=Mol./Den; %计算各元素被选择概率

Pij=cumsum(Pij); %累计

Pij=Pij./Pij(end); %归一化

Pos=find(rand

j=Ord_number(Pos(1)); %确定j 的位置

%荧火虫i向位置j移动

address(i,:)=address(i,:)+

s*(address(j,:)-address(i,:))/norm(address(j,:)-address(i,:));

address(i,:)=range1(address(i,:),domx);%限制范围

end

%更新决策半径

rdi(i)=rdi(i)+beta*(nt-length(Ord_number));

rdi(i)=min(rs,max(0,rdi(i)));

uu(t)=-max(fun(address));

end

t=t+1;

% iter_max迭代结束

g=[];

g=fun(address);

x=-5.12:.1:5.12;

% x=-2.048:.05:2.048;

[x,y] = meshgrid(x);

figure(2);