人工鱼群算法实现函数寻优

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%% 参数设置
fishnum=50;     %生成50只人工鱼
MAXGEN=100;     %最多迭代次数100
try_number=100; %最多试探次数
visual=1;       %感知距离
delta=0.1;    %拥挤度因子
step=0.1;       %步长
%% 初始化鱼群 
lb_ub=[-10,10,2;];
X=AF_init(fishnum,lb_ub);
LBUB=[];
for i=1:size(lb_ub,1)
    LBUB=[LBUB;repmat(lb_ub(i,1:2),lb_ub(i,3),1)];
end
gen=1;
BestY=-1*ones(1,MAXGEN);   %每步中最优的函数值
BestX=-1*ones(2,MAXGEN);   %每步中最优的自变量
besty=-100;                %最优函数值
Y=AF_foodconsistence(X);
while gen<=MAXGEN
    fprintf(1,'%d\n',gen)
    for i=1:fishnum
        [Xi1,Yi1]=AF_swarm(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);     %聚群行为
        [Xi2,Yi2]=AF_follow(X,i,visual,step,delta,try_number,LBUB,Y);    %追尾行为
        if Yi1>Yi2
            X(:,i)=Xi1;
            Y(1,i)=Yi1;
        else
            X(:,i)=Xi2;
            Y(1,i)=Yi2;
        end
    end
    [Ymax,index]=max(Y);
    figure(2);
    plot(X(1,index),X(2,index),'.','color',[gen/MAXGEN,0,0])
    if Ymax>besty
        besty=Ymax;
        bestx=X(:,index);
        BestY(gen)=Ymax;
        [BestX(:,gen)]=X(:,index);
    else
        BestY(gen)=BestY(gen-1);
        [BestX(:,gen)]=BestX(:,gen-1);
    end
    gen=gen+1;
end

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