【优化算法】差分蜂群优化算法（DEABC）【含Matlab源码 1423期】

一、获取代码方式

获取代码方式1：
通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。

获取代码方式2：
完整代码已上传我的资源：【优化算法】差分蜂群优化算法（DEABC）【含Matlab源码 1423期】

备注：
订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；

二、部分源代码

clear
clc
close all
%% 首先选择一个函数进行寻优
objfun=@f1;ub=100; lb=-100;%sphere 全局最小值为0
objfun=@f2;lb=-600; ub=600;%griewank 全局最小值为0
objfun=@f3;lb=-100; ub=100;%rastrigin 全局最小值为0
objfun=@f4;lb=-10; ub=10;%rosenbrock 全局最小值为0
%%
d=2;
max_iter=2500;
sizepop=20;
%%
%1 粒子群
[pso_position,pso_fitness,pso_trace]=pso(objfun,d,max_iter,sizepop,ub,lb);
%2 遗传算法
[ga_position,ga_fitness,ga_trace]=ga(objfun,d,max_iter,sizepop,ub,lb);
%2 差分进化算法
[de_position,de_fitness,de_trace]=de1(objfun,d,max_iter,sizepop,ub,lb);

%3 蜂群算法
[abc_position,abc_fitness,abc_trace]=abc(objfun,d,max_iter,sizepop,ub,lb);
% 差分蜂群
[deabc_position ,deabc_fitness,deabc_trace]=DEABC(objfun,d,max_iter,sizepop,ub,lb);

%% 
figure 
plot(pso_trace(:,1))
hold on
plot(ga_trace(:,1))
plot(de_trace(:,1))

plot(abc_trace(:,1))
plot(deabc_trace(:,1))

legend('PSO','GA','DE','ABC','DEABC')
xlabel('迭代数')
ylabel('适应度值/函数值')
%%

figure 
plot(log10(pso_trace(:,1)),'b-')
hold on
plot(log10(ga_trace(:,1)),'r-')
plot(log10(de_trace(:,1)),'g-')

plot(log10(abc_trace(:,1)),'k-')
plot(log10(deabc_trace(:,1)),'m-')

legend('PSO','GA','DE','ABC','DEABC')
xlabel('迭代数')
ylabel('适应度值/log10(函数值)')
img =gcf;  %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')         %即可得到对应格式和期望dpi的图像

  

 

  
1
  
2
  
3
  
4
  
5
  
6
  
7
  
8
  
9
  
10
  
11
  
12
  
13
  
14
  
15
  
16
  
17
  
18
  
19
  
20
  
21
  
22
  
23
  
24
  
25
  
26
  
27
  
28
  
29
  
30
  
31
  
32
  
33
  
34
  
35
  
36
  
37
  
38
  
39
  
40
  
41
  
42
  
43
  
44
  
45
  
46
  
47
  
48
  
49
  
50
  
51
  
52
  
53
  
54
 

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net，作者：海神之光，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：qq912100926.blog.csdn.net/article/details/120894930