SphereLFOA Levy飞行特征的foa算法

Levy飞行特征的foa算法,对果蝇优化算法的改进

% 本函数用LFOA求取Sphere函数的极小值
%%
clc
clear all
tic
c=20;
for z=1:c
a=0.5;weishu=30;
%% 随机初始果蝇种群位置
x_axis=200*rand（1weishu）-100;
y_axis=200*rand（1weishu）-100;
% 设置参数
maxdiedai=150; %迭代次数
sizepop=30;    %种群规模

% 果蝇开始寻优，利用嗅觉寻找食物
for i=1:sizepop
    % 赋予果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离
    x（i:）=x_axis+2*rand（）-1;
    y（i:）=y_axis+2*rand（）-1;
    %计算味道浓度S，为距离的倒数 并判断是否超过边界
    for m=1:weishu
       d（im）=（x（im）^2+y（im）^2）^0.5;
       s（im）=1/d（im）;
       v（im）=s（im）; 
    end
    %果蝇个体位置的味道浓度
    smell（i）=sum（v（i:）.^2）;
    % 适应度函数
end
%找出果蝇群体中味道浓度最大的果蝇
[bestsmellbestindex]=min（smell）;
[worstsmellworstindex]=max（smell）;
% 保留最佳味道浓度值与坐标 
smellbest=bestsmell;

xb=x（bestindex:）;
yb=y（bestindex:）;%得到最大适应度值的信息

xw=x（worstindex:）;
yw=y（worstindex:）;%得到最小适应度值的信

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3419  2015-11-23 17:55  SphereLFOA.m

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