改进的花朵授粉算法程序Matlab

花朵授粉算法的改进程序，可以运行，新人，请多多关注

% --------------------------------------------------------------------% 
% Flower pollenation algorithm （FPA） or flower algorithm             %
% Programmed by Xin-She Yang @ May 2012                               % 
% --------------------------------------------------------------------%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Notes: This demo program contains the very basic components of      %
% the flower pollination algorithm （FPA） or flower algorithm （FA）   % 
% for single objective optimization.    It usually works well for     %
% unconstrained functions only. For functions/problems with  中       % 
% limits/bounds and constraints constraint-handling techniques       %
% should be implemented to deal with constrained problems properly.   %
%                                                           
% Citation details:                                                   % 
%1）Xin-She Yang Flower pollination algorithm for global optimization%
% Unconventional Computation and Natural Computation                 %
% % Lecture Notes in Computer Science Vol. 7445 pp. 240-249 （2012）.   %
%2）X. S. Yang M. Karamanoglu X. S. He Multi-objective flower       %
% algorithm for optimization Procedia in Computer Science           %
% vol. 18 pp. 861-868 （2013）.                                        %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

function [bestfminN_iter]=fpa_demo（para）
% Default parameters
if nargin<1
   para=[20 0.8];
end

n=para（1）;           % Population size typically 10 to 25
p=para（2）;           % probabibility switch

% Iteration parameters
N_iter=2000;            % Total number of iterations

% Dimension of the search variables
d=3;
Lb=-2*ones（1d）;
Ub=2*ones（1d）;

% Initialize the population/solutions
for i=1:n
  Sol（i:）=Lb+（Ub-Lb）.*rand（1d）;
  Fitness（i）=Fun（Sol（i:））;
end

% Find the current best
[fminI]=min（Fitness）;
best=Sol（I:）;
S=Sol; 

% Start the iterations -- Flower Algorithm 
for t=1:N_iter
        % Loop over all bats/solutions
        for i=1:n
          % Pollens are carried by insects and thus can move in
          % large scale large distance.
          % This L should replace by Levy flights  
          % Formula: x_i^{t+1}=x_i^t+ L （x_i^t-gbest）
          if rand>p
          %% L=rand;
          L=Levy（d）;
          dS=L.*（Sol（i:）-best）;
          S（i:）=Sol（i:）+dS;
          
          % Check if the simple limits/bounds are OK
          S（i:）=simplebounds（S（i:）LbUb）;
          
          % If not then local pollenation of neighbor flowers 
          else
              epsilon=rand;
              % Find random flowers in the neighbourhood
              JK=randperm（n）;
              % As they are random the first two entries also random
              % If the flower are the same or similar species then
              % they can be pollenated

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       4808  2015-09-28 22:57  huaduoshoufen\fpa_demo.m

     文件       6725  2016-09-29 16:40  huaduoshoufen\fpa_demo1.m

     文件       6877  2016-10-13 08:49  huaduoshoufen\fpa_demo存档一.m

     目录          0  2018-05-19 14:01  huaduoshoufen

----------- ---------  ---------- -----  ----

                18410                    4