7-BFO细菌觅食算法的障碍路径寻优Path Planning-三角形障碍
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主程序如下：
clc,clear,close all
warning off
format longG
model = CreateModel();
% BFO优化算法 参数
sizepop = 50; % 种群数量
Nc = 20; % 趋化次数
Ns = 4; % 游动次数
Nre = 4; % 复制次数
Ned = 2; % 驱散(迁移)次数
Sr = ceil( sizepop/2 ); % 复制（分裂）次数
Ped = 0.25; % 细菌驱散(迁移)概率
nvar = model.n; % n个未知量
popmin_x = model.xmin; % x
popmax_x = model.xmax; % x
popmin_y = model.ymin; % y
popmax_y = model.ymax; % y
%% 初始化种群
fitnesszbest = inf;
for i=1:sizepop
pop(i).position = CreateRandomSolution(model); % 初始化个体
= fun( pop(i).position, model ); % 适应度值
% 更新个体最优
pop(i).Best.position = pop(i).position;
pop(i).Best.fitness = pop(i).fitness;
pop(i).Best.sol = pop(i).sol;
if(pop(i).Best.fitness<fitnesszbest)
fitnesszbest = pop(i).Best.fitness;
zbest = pop(i).Best;
end
end
%% 记录一组最优值
NcSizepop = 0; % 记录最优适应度值（函数值）
%% 迭代寻优
for i = 1:Ned % 驱散(迁移)次数
for k = 1:Nre % 复制次数
for m = 1:Nc % 趋化次数
for j=1:sizepop % 种群
% 翻转x
delta = 2*rand(nvar, 1)-0.5;
PHI = delta./(sqrt( delta'*delta ));
C = 0.5*rand(nvar, 1);
popnew.position.x = pop(j).position.x + C'.*PHI';
% 取值范围约束
popnew.position.x = max( popnew.position.x, popmin_x );
popnew.position.x = min( popnew.position.x, popmax_x );
% 翻转y
delta = 2*rand(nvar, 1)-0.5;
PHI = delta./(sqrt( delta'*delta ));
C = 0.5*rand(nvar, 1);
popnew.position.y = pop(j).position.y + C'.*PHI';
% 取值范围约束
popnew.position.y = max( popnew.position.y, popmin_y );
popnew.position.y = min( popnew.position.y, popmax_y );
% 更新当前适应度值？
= fun( popnew.position, model ); % 适应度值
if popnew.fitness<pop(j).fitness
pop(j).fitness = popnew.fitness;
pop(j).position = popnew.position;
pop(j).sol = popnew.sol;
end
if pop(j).fitness<pop(j).Best.fitness
pop(j).Best.fitness = pop(j).fitness;
pop(j).Best.position = pop(j).position;
pop(j).Best.sol = pop(j).sol;
end
if(pop(j).Best.fitness<fitnesszbest)
fitnesszbest = pop(j).Best.fitness;
zbest = pop(j).Best;
end
end % sizepop种群数量
% 记录最优适应度值
NcSizepop = NcSizepop+1;
fitness_iter(NcSizepop) = fitnesszbest;
figure(1)
PlotSolution(zbest.sol, model)
pause(0.1)
end % Nc 趋化次数
% 复制操作
= sort(,'descend');% 降序排列
for Nre2 = 1:Sr % 将最大适应度值的Sr个种群，进行更新
pop(index(Nre2)).position = CreateRandomSolution(model); % 初始化个体
= fun( pop(index(Nre2)).position, model ); % 适应度值
% 比较 个体间比较
if pop(index(Nre2)).fitness<fitnesszbest
fitnesszbest = pop(index(Nre2)).fitness;
zbest =pop(index(Nre2)).Best;
end
end
end % Nre复制操作
for j=1:sizepop % 种群
if Ped>rand
pop(j).position = CreateRandomSolution(model); % 初始化个体
= fun( pop(j).position, model ); % 适应度值
% 比较 个体间比较
if pop(j).fitness<fitnesszbest
fitnesszbest = pop(j).fitness;
zbest =pop(j).Best;
end
end
end
end % Ned 驱散(迁移)次数
disp('最优解')
disp(zbest)
fprintf('\n')
figure('color',)
plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
xlabel('迭代次数'); ylabel('适应度曲线');
axis tight
grid on
figure(1)
PlotSolution(zbest.sol, model)
pause(0.1)参考：
【1】结果动态图
【2】子函数参考链接
【3】细菌觅食算法BFO函数优化
大神，请问如果把种群之间的影响值加上改怎么编写。我现在在学BFO算法的路径规划。 请问大神如果加上细菌之间的影响以后该怎么编写。我现在也在学习细菌觅食算法的路径规划问题。 大神请问加上细菌之间的影响以后该怎么编写。 大神请问加上细菌之间的影响该怎么编写。
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