Chicken Swarm Optimization鸡群优化算法和Bird Swarm Algorithm鸟群算法源代码

Chicken Swarm Optimization（CSO）鸡群优化算法，2014年提出的群智能优化算法。 Bird Swarm Algorithm（BSA）鸟群算法，2015年最新的群智能优化算法。 作为两种全新的群智能优化算法，CSO和BSA都具有简单，良好扩展性的特点，是天然的多种群算法！ http://cn.mathworks.com/matlabce ... 7597-xian-bing-meng 有关算法信息，可在上述网站查询。 希望对大家有用！

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% Bird Swarm Algorithm （BSA） （demo）
% Programmed by Xian-Bing Meng
% Updated at Jun 19 2015.    
% Email: x.b.meng12@gmail.com
%
% This is a simple demo version only implemented the basic idea of BSA for        
% solving the unconstrained problem namely Sphere function.  
%
% The details about BSA are illustratred in the following paper.    
% Xian-Bing Meng et al （2015）: A new bio-inspXred optimisation algorithm: 
% Bird Swarm Algorithm Journal of Experimental & Theoretical
% Artificial Intelligence DOI: 10.1080/0952813X.2015.1042530
%
% The parameters in BSA are presented as follows.
% FitFunc    % The objective function
% M          % Maxmimal generations （iterations）
% pop        % Population size
% dim        % Dimension
% FQ         % The frequency of birds‘ flight behaviours 
% c1         % Cognitive accelerated coefficient
% c2         % Social accelerated coefficient
% a1 a2     % Two paramters which are related to the indirect and direct 
%              effect on the birds‘ vigilance bahaviors.
%
% Using the default value BSA can be executed using the following code.
% [ bestX fMin ] = BSA
% ------------------------------------------------------------------------
 
% Main programs

function [ bestX fMin ] = BSA（ FitFunc M pop dim FQ c1 c2 a1 a2 ）
% Display help
help BSA.m
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% set the default parameters
if nargin < 1
    FitFunc = @Sphere;
    M = 1000;   
    pop = 30;  
    dim = 20;   
    FQ = 10;   
    c1 = 1.5;
    c2 = 1.5;
    a1 = 1;
    a2 = 1;
end

% set the parameters
lb= -100*ones（ 1dim ）;   % Lower bounds
ub= 100*ones（ 1dim ）;    % Upper bounds
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Initialization

for i = 1 : pop
    x（ i : ） = lb + （ub - lb） .* rand（ 1 dim ）; 
    fit（ i ） = FitFunc（ x（ i : ） ）; 
end
pFit = fit; % The individual‘s best fitness value
pX = x;     % The individual‘s best position corresponding to the pFit

[ fMin bestIndex ] = min（ fit ）;  % fMin denotes the global optimum
% bestX denotes the position corresponding to fMin
bestX = x（ bestIndex : ）;   

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Start the iteration.

 for iteration = 1 : M
     
    prob = rand（ pop 1 ） .* 0.2 + 0.8;%The probability of foraging for food
    
    if（ mod（ iteration FQ ） ~= 0 ）         
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        % Birds forage for food or keep vigilance
        sumPfit = sum（ pFit ）;
        meanP = mean（ pX ）;
        for i = 1 : pop
            if rand < prob（i）
                x（ i : ） = x（ i : ） + c1 * rand.*（bestX - x（ i : ））+ ...
                    c2 * rand.*（ pX（i:） - x（ i : ） ）;
            else
                person = randiTabu（

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      10236  2015-06-21 12:53  CSO.m

     文件       7744  2015-06-21 10:39  BSA.m

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