細菌覓食算法的matlab代碼

ID:413955 · 發表于 2018-10-23 12:19

細菌覓食算法matlab程序

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%*********************細菌覓食算法**********************
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----BFA算法-----%%%%%%%%%%%
clear;
clc;
%-----(1)初始化參數-----
bounds = [-5.12 5.12;-5.12 5.12]; % 函數變量范圍
p = 2; % 搜索范圍的維度
s = 26; % 細菌的個數
Nc = 50; % 趨化的次數
Ns = 4; % 趨化操作中單向運動的最大步數
C(:,1) = 0.001*ones(s,1); % 翻轉選定方向后，單個細菌前進的步長
Nre = 4; % 復制操作步驟數
Ned = 2; % 驅散(遷移)操作數
Sr = s/2; % 每代復制（分裂）數
Ped = 0.25; % 細菌驅散(遷移)概率
d_attract = 0.05; % 吸引劑的數量
ommiga_attract = 0.05; % 吸引劑的釋放速度
h_repellant = 0.05; % 排斥劑的數量
ommiga_repellant = 0.05;% 排斥劑的釋放速度
for i = 1:s % 產生初始細菌個體的位置
P(1,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
P(2,i,1,1,1) = -5.12 + rand*10.24;
end
%------------------細菌趨藥性算法循環開始---------------------
%-----(2)驅散(遷移)操作開始-----
for l = 1:Ned
%-----(3)復制操作開始-----
for k = 1:Nre
%-----(4)趨化操作(翻轉或游動)開始-----
for j = 1:Nc
%-----(4.1)對每一個細菌分別進行以下操作-----
for i = 1:s
%-----(4.2)計算函數J(i,j,k,l)，表示第i個細菌在第l次驅散第k次
%----------復制第j次趨化時的適應度值-----
J(i,j,k,l) = Cost(P(:,i,j,k,l));
%-----（4.3)修改函數，加上其它細菌對其的影響-----
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)保存細菌目前的適應度值，直到找到更好的適應度值取代之-----
Jlast = J(i,j,k,l);
%-----(4.5)翻轉，產生一個隨機向量C(i),代表翻轉后細菌的方向-----
Delta(:,i) = (2*round(rand(p,1))-1).*rand(p,1);
% PHI表示翻轉后選擇的一個隨機方向上前進
PHI = Delta(:,i)/sqrt(Delta(:,i)'*Delta(:,i));
%-----(4.6)移動，向著翻轉后細菌的方向移動一個步長，并且改變細菌的位置-----
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j,k,l) + C(i,k)*PHI;
%-----(4.7)計算細菌當前位置的適應度值-----
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
%-----(4.8)游動-----
m = 0; % 給游動長度計數器賦初始值
while(m < Ns) % 未達到游動的最大長度，則循環
m = m + 1;
% 新位置的適應度值是否更好？如果更好，將新位置的適應度值
% 存儲為細菌i目前最好的適應度值
if(J(i,j+1,k,l) < Jlast)
Jlast = J(i,j+1,k,l); %保存更好的適應度值
% 在該隨機方向上繼續游動步長單位,修改細菌位置
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j+1,k,l) + C(i,k)*PHI;
% 重新計算新位置上的適應度值
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
else
% 否則，結束此次游動
m = Ns;
end
end
J(i,j,k,l) = Jlast; % 更新趨化操作后的適應度值
end % 如果i<N，進入下一個細菌的趨化，i=i+1
%-----(5)如果j<Nc，此時細菌還處于活躍狀態，進行下一次趨化，j=j+1-----
Jlast
x = P(1,:,j,k,l);
y = P(2,:,j,k,l);
clf
plot(x,y,'h') % h表示以六角星繪圖
axis([-5 5 -5 5]); % 設置圖的坐標圖
pause(.1) % 暫停0.1秒后繼續
end
%----------------下面進行復制操作----------------
%-----(6)復制-----
%-----(6.1)根據所給的k和l的值，將每個細菌的適應度值按升序排序-----
Jhealth = sum(J(:,:,k,l),2); % 給每個細菌設置健康函數值
[Jhealth,sortind] = sort(Jhealth); % 按健康函數值升序排列函數
P(:,:,1,k+1,l) = P(:,sortind,Nc+1,k,l);
C(:,k+1) = C(sortind,k);
%-----(6.2)將代價小的一半細菌分裂成兩個，代價大的一半細菌死亡-----
for i = 1:Sr
% 健康值較差的Sr個細菌死去，Sr個細菌分裂成兩個子細菌，保持個體總數的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<Nre，轉到(3)，進行下一代細菌的趨化-----
end
%-----(8)趨散，對于每個細菌都以Ped的概率進行驅散，但是驅散的細菌群體的總數
%--------保持不變，一個細菌被驅散后，將被隨機重新放置到一個新的位置-----
for m = 1:s
% 產生隨機數，如果既定概率大于該隨機數，細菌i滅亡，隨機產生新的細菌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); % 未驅散的細菌
end
end
end % 如果l<Ned，轉到(2)，否則結束
%-------------------------報告----------------------
reproduction = J(:,1:Nc,Nre,Ned);
% 每個細菌最小的適應度值
[Jlastreproduction,O] = min(reproduction,[],2);
[BestY,I] = min(Jlastreproduction)
Pbest = P(:,I,O(I,:),k,l)
% 適應度函數
% 求解Shaffer's函數的最小值
% Shaffer's函數表示如下：
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;

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