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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 仿真模拟 » MATLAB » ACO测试2维的Rosenbrock函数 和Step函数
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xiaochoujiao

新虫 (小有名气)

[求助] ACO测试2维的Rosenbrock函数 和Step函数

本人刚学Matlab，ACO测试2维的Rosenbrock函数 和Step函数，但是都在同一个位置卡住了，请看看，然后提供正确的代码可以吗?
% Rosenbrock函数定义
function y = rosenbrock(x)
    y = 0;
    for i = 1:length(x) - 1
        y = y + 100 * (x(i + 1) - x(i)^2)^2 + (x(i) - 1)^2;
    end
end

% 蚁群优化算法主函数
function [minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_rosenbrock(dim)
    % 蚁群算法参数设置
    numAnts = 50; % 蚂蚁数量
    numIterations = 100; % 迭代次数
    evaporationRate = 0.5; % 信息素蒸发率
    alpha = 1; % 信息素重要程度因子
    beta = 2; % 启发式信息重要程度因子
    q0 = 0.9; % 选择概率参数

    % 初始化信息素矩阵
    pheromoneMatrix = ones(numAnts, dim);

    % 用于存储每次迭代的最优解
    bestSolutions = zeros(numIterations, 1);

    % 多次迭代
    for iteration = 1:100
        % 蚂蚁路径构建
        antSolutions = zeros(numAnts, dim);
        for ant = 1:numAnts
            for d = 1:dim
                % 计算选择概率
                probabilities = zeros(numAnts, 1);
                for i = 1:numAnts
                    probabilities(i) = (pheromoneMatrix(i, d)^alpha) * (1 / rosenbrock([antSolutions(i, 1:d-1), randn]))^beta;
                end
                probabilities = probabilities / sum(probabilities);

                % 根据概率选择下一个位置
                if rand < q0
                    [~, selectedIndex] = max(probabilities);
                    
                else
                    selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities);
                end
                antSolutions(ant, d) = randn;
            end
        end

        % 计算每只蚂蚁的目标函数值
        antValues = zeros(numAnts, 1);
        for ant = 1:numAnts
            antValues(ant) = rosenbrock(antSolutions(ant, );
        end

        % 更新全局最优解
        [globalBestValue, globalBestIndex] = min(antValues);
        bestSolutions(iteration) = globalBestValue;

        % 更新信息素矩阵
        pheromoneMatrix = (1 - evaporationRate) * pheromoneMatrix;
        for ant = 1:numAnts
            for d = 1:dim
                pheromoneMatrix(ant, d) = pheromoneMatrix(ant, d) + 1 / antValues(ant);
            end
        end
    end

    % 计算最小值、最大值、平均值和标准差
    minVal = min(bestSolutions);
    maxVal = max(bestSolutions);
    meanVal = mean(bestSolutions);
    stdVal = std(bestSolutions);
end

% 轮盘赌选择函数
function selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities)
    cumulativeProbabilities = cumsum(probabilities);
    randomNumber = rand;
    for i = 1:length(probabilities)
        if randomNumber <= cumulativeProbabilities(i)
            selectedIndex = i;
            break;
        end
    end
end

% 调用函数并输出综合结果
dim = 2; % 这里设置维度，可以根据需要修改为其他值
[minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_rosenbrock(dim);
fprintf('维度为 %d时：\n', dim);
fprintf('最小值: %.4f\n', minVal);
fprintf('最大值: %.4f\n', maxVal);
fprintf('平均值: %.4f\n', meanVal);
fprintf('标准差: %.4f\n', stdVal);







% Step函数定义
function y = stepFunction(x)
    y = sum(floor(x + 0.5).^2);
end

% 蚁群优化算法主函数
function [minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_step(dim)
    % 蚁群算法参数设置
    numAnts = 50; % 蚂蚁数量
    numIterations = 100; % 迭代次数
    evaporationRate = 0.5; % 信息素蒸发率
    alpha = 1; % 信息素重要程度因子
    beta = 2; % 启发式信息重要程度因子
    q0 = 0.9; % 选择概率参数

    % 初始化信息素矩阵
    pheromoneMatrix = ones(numAnts, dim);

    % 用于存储每次迭代的最优解
    bestSolutions = zeros(numIterations, 1);

    % 多次迭代
    for iteration = 1:numIterations
        % 蚂蚁路径构建
        antSolutions = zeros(numAnts, dim);
        for ant = 1:numAnts
            for d = 1:dim
                % 计算选择概率
                probabilities = zeros(numAnts, 1);
                for i = 1:numAnts
                    probabilities(i) = (pheromoneMatrix(i, d)^alpha) * (1 / stepFunction([antSolutions(i, 1:d-1), randn]))^beta;
                end
                probabilities = probabilities / sum(probabilities);

                % 根据概率选择下一个位置
                if rand < q0
                    [~, selectedIndex] = max(probabilities);
                else
                    selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities);
                end
                antSolutions(ant, d) = randn;
            end
        end

        % 计算每只蚂蚁的目标函数值
        antValues = zeros(numAnts, 1);
        for ant = 1:numAnts
            antValues(ant) = stepFunction(antSolutions(ant, );
        end

        % 更新全局最优解
        [globalBestValue, globalBestIndex] = min(antValues);
        bestSolutions(iteration) = globalBestValue;

        % 更新信息素矩阵
        pheromoneMatrix = (1 - evaporationRate) * pheromoneMatrix;
        for ant = 1:numAnts
            for d = 1:dim
                pheromoneMatrix(ant, d) = pheromoneMatrix(ant, d) + 1 / antValues(ant);
            end
        end
    end

    % 计算最小值、最大值、平均值和标准差
    minVal = min(bestSolutions);
    maxVal = max(bestSolutions);
    meanVal = mean(bestSolutions);
    stdVal = std(bestSolutions);
end

% 轮盘赌选择函数
function selectedIndex = rouletteWheelSelection(probabilities)
    cumulativeProbabilities = cumsum(probabilities);
    randomNumber = rand;
    for i = 1:length(probabilities)
        if randomNumber <= cumulativeProbabilities(i)
            selectedIndex = i;
            break;
        end
    end
end

% 调用函数并输出综合结果
dim = 2; % 这里设置维度，可以根据需要修改为其他值
[minVal, maxVal, meanVal, stdVal] = aco_step(dim);
fprintf('维度为 %d时：\n', dim);
fprintf('最小值: %.4f\n', minVal);
fprintf('最大值: %.4f\n', maxVal);
fprintf('平均值: %.4f\n', meanVal);
fprintf('标准差: %.4f\n', stdVal);
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1楼 2024-11-23 10:59:38
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