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简介
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种基于仿生学原理的启发式优化算法，仿照了蜜蜂采蜜的行为，将搜索空间看成花丛，通过三种不同类型的“蜜蜂”（即雇佣蜂、侦查蜂和跟随蜂）在搜索空间内寻找最优解。ABC算法具有全局搜索能力强、运算速度快、易于实现等特点，在优化问题的求解中有着广泛的应用。
实现步骤
ABC算法可以简要概括为以下几个步骤：
1.初始化：随机生成一群蜜蜂（解），计算出所有蜜蜂的适应度（目标函数值）。
2.雇佣蜂阶段：每一只雇佣蜂都负责从她的当前位置（解）开始，按照一定策略搜索周围的解，并将自己的解和周围的解进行比较，选择最优解并更新。
3.侦查蜂阶段：如果雇佣蜂在探索过程中没有找到更优的解，那么她就变成了侦查蜂，继续在其他位置随机寻找解。
4.跟随蜂阶段：每一只跟随蜂都“听从”她所属的雇佣蜂的指导，在雇佣蜂已经发现的最优解附近进行搜索。
5.更新全局最优解：每轮迭代结束后，用所有蜜蜂的最优解更新全局最优解。
6.判断停止条件：当满足预设停止条件时，结束算法迭代，输出全局最优解。
代码实现
%% 人工蜂群算法
clear
clc
tic
for func_num=1:30
func_num
%% 基本参数设置
gy_size=50;
gc_size=30;
D=30;
limit=200;
maxmark=D*10000;
a=-100;
b=100;
x=rand(gy_size,D)*(a-b)+a;
fit=cec17_func(x',func_num);
marks=gy_size;
[minx,best]=min(fit);
g=1;
trace=[minx];
L=zeros(gy_size,1);
% 开始迭代，以评价次数作为迭代终止条件
while marks<maxmark
%% 雇佣蜂阶段，对每个蜜源周围进行探索
for i=1:gy_size
k=randi(gy_size,1);
while k==i
k=randi(gy_size,1);
end
F=rand*2-1;
v(i,:)=x(i,:)+F*(x(i,:)-x(k,:));
for j=1:D
if v(i,j)>b
v(i,j)=b;
end
if v(i,j)<a
v(i,j)=a;
end
end
end
fit1=cec17_func(v',func_num);
marks=marks+gy_size;
for i=1:gy_size
if fit1(i)<fit(i)
x(i,:)=v(i,:);
fit(i)=fit1(i);
else
L(i)=L(i)+1;
end
end
%% 观察蜂阶段，采用轮盘赌的方式进行蜜源的选取
meanfit=mean(fit);
for i =1:gy_size
f(i)=exp(-fit(i)/meanfit);
end
P=cumsum(f/sum(f));
for i=1:gc_size
r=rand;
j=find(r<=P,1,'first');
k=randi(gy_size,1);
while k==j
k=randi(gy_size,1);
end
F=rand*2-1;
u=x(j,:)+F*(x(j,:)-x(k,:));
for cnt=1:D
if u(cnt)>b
u(cnt)=b;
end
if u(cnt)<a
u(cnt)=a;
end
end
fit2=cec17_func(u',func_num);
marks=marks+1;
if fit2<fit(j);
x(j,:)=u;
fit(j)=fit2;
else
L(j)=L(j)+1;
end
end
%% 侦察蜂阶段，对过度开采的蜜源进行更新，采用随机选点的方式进行
for i=1:gy_size
if L(i)>=limit
x(i,:)=(b-a).*rand(1,D)+a;
fit(i)=cec17_func(x(i,:)',func_num);
marks=marks+1;
L(i)=0;
end
end
[minx1,best]=min(fit);
if minx1<minx
minx=minx1;
end
trace=[trace minx];
tt=minx;
end
%% 结束迭代，进行图像绘制和最小值输出等操作
tt
x(1,:);
figure(func_num);
plot(trace);
title(['ABC','最小值',num2str(tt)]);
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');
end
toc
注：测试函数使用的是CEC2017的测试集函数