蚁群算法连续函数优化问题

蚁群算法连续函数优化问题。包含FIT测试函数，主函数。

function [BESTXBESTYALLXALLY]=ACOUCP（KNRhoQLambdaLBUB）
%% 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
%  GreenSim团队原创作品，转载请注明
%  Email:greensim@163.com
%  GreenSim团队主页：http://blog.sina.com.cn/greensim
%  [color=red]欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→[url=http://blog.sina.com.cn/greensim]http://blog.sina.com.cn/greensim[/url][/color]
%% 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0～1之间，推荐取值0.7～0.95
% Q        信息素增加强度，大于0，推荐取值1左右
% Lambda   蚂蚁爬行速度，取值0～1之间，推荐取值0.1～0.5
% LB       决策变量的下界，M×1的向量
% UB       决策变量的上界，M×1的向量
%% 输出参数列表
% BESTX    K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优蚂蚁
% BESTY    K×1矩阵，记录每一代的最优蚂蚁的评价函数值
% ALLX     K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代蚂蚁的位置
% ALLY     K×N矩阵，记录每一代蚂蚁的评价函数值
%% 测试函数设置
% 测试函数用单独的子函数编写好，在子函数FIT.m中修改要调用的测试函数名即可
% 注意：决策变量的下界LB和上界UB，要与测试函数保持一致
%% 参考设置
% [BESTXBESTYALLXALLY]=ACOUCP（50300.9510.5LBUB）
%% 第一步：初始化
M=length（LB）;%决策变量的个数
%蚁群位置初始化
X=zeros（MN）;
for i=1:M
    x=unifrnd（LB（i）UB（i）1N）;
    X（i:）=x;
end
%输出变量初始化
ALLX=cell（K1）;%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体
ALLY=zeros（KN）;%K×N矩阵，记录每一代评价函数值
BESTX=cell（K1）;%细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体
BESTY=zeros（K1）;%K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值
k=1;%迭代计数器初始化
Tau=ones（1N）;%信息素初始化
Y=zeros（1N）;%适应值初始化
%% 第二步：迭代过程
while k<=K
    YY=zeros（1N）;
    for n=1:N
        x=X（:n）;
        YY（n）=FIT（x）;
    end
    maxYY=max（YY）;
    temppos=find（YY==maxYY）;
    POS=temppos（1）;
    %蚂蚁随机探路
    for n=1:N
        if n~=POS
            x=X（:n）;
            Fx=FIT（x）;
            mx=GaussMutation（xLBUB）;
            if Fmx                X（:n）=mx;
                Y（n）=Fmx;
            elseif rand>1-（1/（sqrt（k）））
                X（:n）=mx;
                Y（n）=Fmx;
            else
                X（:n）=x;
                Y（n）=Fx;
            end
        end
    end
    for n=1:N
        if n~=POS
            x=X（:n）;
            Fx=FIT（x）;
            mx=GaussMutation（xLBUB）;
            Fmx=FIT（mx）;
            if Fmx                Y（n）=Fmx;
            elseif rand>1-（1/（sqrt（k）））
                X（:n）=mx;
                Y（n）=Fmx;
            else
                X（:n）=x;
                Y（n）=Fx;
            end
        end
    end
    %朝信息素最大的地方移动
    for n=1:N
        if n~=POS
            x=X（:n）;
            r=（K+k）/（K+K）;
            p=randperm（N）;
            t=ceil（r*N）;
            pos=p（1:t）;
            TempTau=Tau（pos）;
            maxTempTau=max（TempTau）;
            pos3=pos（pos2（1））;
            x2=X（:pos3（1））;
            x3=（1-Lambda）*x+Lambda*x2;
            Fx=FIT（x）;
            Fx3=FIT（mx）;
            if Fx3                X（:n）=x3;
                Y（n）=Fx3;
            elseif rand>1-（1/（sqrt（k）））
                X（:n）=x3;
                Y（n）=Fx3;
            else
                X（:n）=x;
                Y（n）=Fx;
            end
 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        4167  2014-09-13 15:54  ACOUCP.m
     文件          40  2014-09-13 16:02  FIT.m
     文件         315  2014-09-13 16:18  GaussMutation.m