蚁群算法求函数最大值一

这里使用蚁群算法求函数的最大值，函数是：

f = -(x.^4 + 3*y.^4 - 0.2*cos(3*pi*x) - 0.4*cos(4*pi*y) + 0.6);

步骤如下：

1. 初始化参数。
2. 初始化蚁群，第一代蚁群随机分布在可行域中。
3. 初始化信息素，第一代信息素采用第一代蚁群的函数值表示，函数值越大，信息素越多。
4. 状态转移，计算状态转移概率，根据状态转移概率进行局部搜索或全局搜索。
5. 约束边界。
6. 选择，根据目标函数值在原始蚁群和状态转移之后的蚁群之间进行选择。
7. 更新信息素，tau = (1 – Rou) .* tau + calObjFun(ants)。
8. 对选择后的蚁群重复进行状态转移、约束边界和更新信息素3步，直至结束。

主函数及结果

下面是主函数：

clear;

clc;

Ant = 300; % 蚂蚁数量

Times = 80; % 蚂蚁移动次数

Rho = 0.9; % 信息素挥发系数

P0 = 0.2; % 转移概率常数

xl = -1; xu = 1; % 设置搜索范围

yl= -1; yu = 1;

step= 0.05;

ants = initant(Ant, xl, xu, yl, yu); % 初始化蚁群

tau = calObjFun(ants); % 计算初代信息素

firstants= ants;

fort = 1:Times

ants = edgeselection(ants,P0, tau, 1/t, xl, xu, yl, yu); % 转移+约束

tau = (1 - Rho) .* tau +calObjFun(ants); % 更新信息素

end

figure(1);

plotobjfun(xl,xu, yl, yu, step);

holdon;

plot3(firstants(:,1),firstants(:,2), calObjFun(firstants), 'b*');

holdon;

plot3(ants(:,1),ants(:,2), calObjFun(ants), 'r*');

holdoff;

程序运行结果绘图如下，其中蓝色点为第一代蚁群，红色为最后一代蚁群：