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基于人工蜂群算法的图像分类方法研究现状 人工蜂群算法matlab代码

1.简介

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是一种基于仿生学原理的启发式优化算法,仿照了蜜蜂采蜜的行为,将搜索空间看成花丛,通过三种不同类型的“蜜蜂”(即雇佣蜂、侦查蜂和跟随蜂)在搜索空间内寻找最优解。ABC算法具有全局搜索能力强、运算速度快、易于实现等特点,在优化问题的求解中有着广泛的应用。

2.实现步骤

ABC算法可以简要概括为以下几个步骤:

1.初始化:随机生成一群蜜蜂(解),计算出所有蜜蜂的适应度(目标函数值)。

2.雇佣蜂阶段:每一只雇佣蜂都负责从她的当前位置(解)开始,按照一定策略搜索周围的解,并将自己的解和周围的解进行比较,选择最优解并更新。

3.侦查蜂阶段:如果雇佣蜂在探索过程中没有找到更优的解,那么她就变成了侦查蜂,继续在其他位置随机寻找解。

4.跟随蜂阶段:每一只跟随蜂都“听从”她所属的雇佣蜂的指导,在雇佣蜂已经发现的最优解附近进行搜索。

5.更新全局最优解:每轮迭代结束后,用所有蜜蜂的最优解更新全局最优解。

6.判断停止条件:当满足预设停止条件时,结束算法迭代,输出全局最优解。

3代码实现

%% 人工蜂群算法
clear
clc
tic
for func_num=1:30
    func_num
%% 基本参数设置
    gy_size=50;
    gc_size=30;
    D=30;
    limit=200;
    maxmark=D*10000;
    a=-100;
    b=100;
    x=rand(gy_size,D)*(a-b)+a;
    fit=cec17_func(x',func_num);
    marks=gy_size;
    [minx,best]=min(fit);
    g=1;
    trace=[minx];
    L=zeros(gy_size,1);
% 开始迭代,以评价次数作为迭代终止条件
    while marks<maxmark
%% 雇佣蜂阶段,对每个蜜源周围进行探索
        for i=1:gy_size
            k=randi(gy_size,1);
            while k==i
                k=randi(gy_size,1);
            end
            F=rand*2-1;
            v(i,:)=x(i,:)+F*(x(i,:)-x(k,:));
            for j=1:D
                if v(i,j)>b
                    v(i,j)=b;
                end
                if v(i,j)<a
                    v(i,j)=a;
                end
            end
        end
        fit1=cec17_func(v',func_num);
        marks=marks+gy_size;
        for i=1:gy_size
            if fit1(i)<fit(i)
                x(i,:)=v(i,:);
                fit(i)=fit1(i);
            else
                L(i)=L(i)+1;
            end
        end
%% 观察蜂阶段,采用轮盘赌的方式进行蜜源的选取
        meanfit=mean(fit);
        for i =1:gy_size
            f(i)=exp(-fit(i)/meanfit);
        end
        P=cumsum(f/sum(f));
        for i=1:gc_size
            r=rand;
            j=find(r<=P,1,'first');
            k=randi(gy_size,1);
            while k==j
                k=randi(gy_size,1);
            end
            F=rand*2-1;
            u=x(j,:)+F*(x(j,:)-x(k,:));
            for cnt=1:D
                if u(cnt)>b
                    u(cnt)=b;
                end
                if u(cnt)<a
                    u(cnt)=a;
                end
            end
            fit2=cec17_func(u',func_num);
            marks=marks+1;
            if fit2<fit(j);
                x(j,:)=u;
                fit(j)=fit2;
            else
                L(j)=L(j)+1;
            end
        end
%% 侦察蜂阶段,对过度开采的蜜源进行更新,采用随机选点的方式进行
        for i=1:gy_size
            if L(i)>=limit
                x(i,:)=(b-a).*rand(1,D)+a;
                fit(i)=cec17_func(x(i,:)',func_num);
                marks=marks+1;
                L(i)=0;
            end
        end
        [minx1,best]=min(fit);
        if minx1<minx
            minx=minx1;
        end
        trace=[trace minx];
        tt=minx;
    end
%% 结束迭代,进行图像绘制和最小值输出等操作
    tt
    x(1,:);
    figure(func_num);
    plot(trace);
    title(['ABC','最小值',num2str(tt)]);
    xlabel('迭代次数');
    ylabel('目标函数值');
end
toc

注:测试函数使用的是CEC2017的测试集函数


https://www.xamrdz.com/lan/5mz1934586.html

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