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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基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码

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。

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=ACOUCP(K,N,Rho,Q,Lambda,LB,UB)

%% Ant Colony Optimization for Unconstrained Continuous Problem

%% ACOUCP.m

%% 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

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%% 输入参数列表

% K 迭代次数

% N 蚁群规模

% Rho 信息素蒸发系数，取值0～10.95

% Q 信息素增加强度，大于01% Lambda 蚂蚁爬行速度，取值0～10.1～0.5

% LB 决策变量的下界，M×1

% UB 决策变量的上界，M×1%% 输出参数列表

% BESTX K×1M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁 % BESTY K×1

% ALLX K×1M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置 % ALLY K×N

%% % FIT.m中修改要调用的测试函数名即可 % LB和上界UB，要与测试函数保持一致

%% ,ALLX,ALLY]=ACOUCP(50,30,0.95,1,0.5,LB,UB)

M=length(LB);%决策变量的个数

%蚁群位置初始化

X=zeros(M,N);

for i=1:M

x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);

X(i,:)=x;

end

%输出变量初始化

ALLX=cell(K,1);%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体

ALLY=zeros(K,N);%K×N矩阵，记录每一代评价函数值