差分蜂群优化算法MATLAB实现.rar

差分进化算法结合人工蜂群形成差分蜂群算法(DE-ABC)，并与粒子群、遗传、差分进化、人工蜂群进行对比，内涵5种标准测试函数

function [GlobalParamsGlobalMinBestGlobalMins]=abc（objfundmax_itersizepopublb）

%% 参数初始化
NP=sizepop; % 蜂群规模
FoodNumber=NP/2; % 蜜源（解）数量
limit=100; % 当有蜜源连续没被更新的次数超过limit时，该蜜源将被重新初始化
maxCycle=max_iter; % 最大迭代次数
% 待优化参数信息
D=d; % 待优化参数个数，次数为c和g两个
ub=ones（1D）*ub; % 参数取值上界
lb=ones（1D）*lb; % 参数取值下界
runtime=1; % 可用于设置多次运行（让ABC算法运行runtime次）以考察程序的稳健性

BestGlobalMins=[]; %用于存放全局最优解与平均适应度值
BestGlobalParams=zeros（runtimeD）; % 用于存放ABC算法优化得到的最优参数
GlobalMin=inf;
GlobalParams=[inf inf];
%% 初始化蜜源
Range = repmat（（ub-lb）[FoodNumber 1]）;
Lower = repmat（lb [FoodNumber 1]）;
Foods = rand（FoodNumberD） .* Range + Lower;

% 计算每个蜜源（解）得目标函数值，objfun为计算SVM预测的平均平方误差（MSE）的函数，根据自己的实际问题变异目标函数即可
ObjVal=ones（1FoodNumber）;
for k = 1:FoodNumber
    ObjVal（k） = objfun（Foods（k:））;
end
Fitness=calculateFitness（ObjVal）; % 计算适应度函数值

% 标记初始最优蜜源（解）
BestInd=find（ObjVal==min（ObjVal））;
BestInd=BestInd（end）;
if （ObjVal（BestInd）    GlobalMin=ObjVal（BestInd）;
    GlobalParams=Foods（BestInd:）;
end
%%
for r=1:runtime % 运行ABC算法runtime次
    trial=zeros（1FoodNumber）; % 用于记录第i个蜜源有连续trail（i）次没被更新过
    iter=1; % 迭代开始
    while （（iter <= maxCycle）） % 循环条件
        
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%引领蜂搜索解的过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        for i=1:（FoodNumber） % 遍历每个蜜源（解）
            Param2Change=fix（rand*D）+1; % 随机选择需要变异的参数
            neighbour=fix（rand*（FoodNumber））+1; % 随机选择相邻蜜源（解）以准备变异
            % 需要保证选择的相邻蜜源不是当前蜜源（i）
            while（neighbour==i）
                neighbour=fix（rand*（FoodNumber））+1;
            end
            
            sol=Foods（i:）; % 提取当前蜜源（解）对应的的参数
            % 参数变异得到新的蜜源：v_{ij}=x_{ij}+\phi_{ij}*（x_{kj}-x_{ij}）
            sol（Param2Change）=Foods（iParam2Change）+（Foods（iParam2Change）-Foods（neighbourParam2Change））*（rand-0.5）*2;
            % 确保参数取值范围不越界
            ind=find（sol            sol（ind）=lb（ind）;
            ind=find（sol>ub）;
            sol（ind）=ub（ind）;
            % 计算变异后蜜源的目标函数值和适应度函数值
            ObjValSol=objfun（sol）;
            FitnessSol=calculateFitness（ObjValSol）;
            % 更新当前蜜源的相关信息
            if （FitnessSol>Fitness（i））
                Foods（i:）=sol;
                Fitness（i）=FitnessSol;
                ObjVal（i）=ObjValSol;
                trial（i）=0; % 如果当前蜜源被更新了，则对应的trial归零
            else
                trial（i）=trial（i）+1; % 如果当前蜜源没有被更新，则trial（i）加1
            end
        end
        
        %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 跟随蜂搜索解的过程 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
        % 计算解（蜜源）的概率
        prob=（0.9.*Fitness./max（Fitness））+0.1;
        % 循环初始化
        i=1;
        t=0;
        while（t            if（rand                t=t+1; % 循环计数器加1
                
                Param2Change=fix（rand*D）+1; % 随机确定需要变异的参数
                neighbour=fix（rand*（FoodNumber））+1; % 随机选择相邻蜜源（解）
                % 需要保证选择的相邻蜜源不是当前蜜源（i）
                while（neighbour==i）
               

 属性            大小     日期    时间   名称
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    .CA....      5844  2019-05-05 20:37  差分蜂群优化算法MATLAB实现\abc.m

    .CA....      5714  2019-05-05 20:37  差分蜂群优化算法MATLAB实现\ABC1.m

    .CA....       182  2008-06-09 19:54  差分蜂群优化算法MATLAB实现\calculateFitness.m

    .CA....       322  2019-03-30 13:23  差分蜂群优化算法MATLAB实现\Code.m

    .CA....      1613  2019-03-30 13:32  差分蜂群优化算法MATLAB实现\Cross.m

    .CA....      2590  2019-05-05 19:44  差分蜂群优化算法MATLAB实现\DE.m

    .CA....      2496  2020-05-19 13:29  差分蜂群优化算法MATLAB实现\de1.m

    .CA....      1547  2019-05-05 20:29  差分蜂群优化算法MATLAB实现\DEABC.m

    .CA....        76  2019-04-29 10:54  差分蜂群优化算法MATLAB实现\f1.m

    .CA....       186  2019-04-29 10:54  差分蜂群优化算法MATLAB实现\f2.m

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    .CA....       137  2019-04-29 10:54  差分蜂群优化算法MATLAB实现\f4.m

    .CA....      2462  2019-05-03 13:14  差分蜂群优化算法MATLAB实现\ga.m

    .CA....      1239  2020-05-19 13:24  差分蜂群优化算法MATLAB实现\MAIN.m

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    .CA....      2657  2020-05-19 13:31  差分蜂群优化算法MATLAB实现\pso.m

    .CA....       806  2019-03-30 13:25  差分蜂群优化算法MATLAB实现\select.m

    .CA....   3456266  2019-03-30 16:28  差分蜂群优化算法MATLAB实现\一种新的混合智能极限学习机_林梅金.caj

    .CA....        55  2020-05-19 13:32  差分蜂群优化算法MATLAB实现\程序说明.txt

    .C.D...         0  2020-05-19 13:32  差分蜂群优化算法MATLAB实现

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