【路径优化】基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题（Matlab代码实现）

目录

1 概述

2 基本人工蜂群算法

3 粒子群优化算法

4 运行结果 

 5 Matlab代码实现

6 参考文献 

7 写在最后

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1 概述

旅行商问题是一个典型的NP - Hard 问题.由于经典算法在解决较大规模的组合或高度非线性优化问题的效率低下.近年来,许多解决旅行商的元启发式的算法被提出来,主要有神经网络(Neural Network)、模拟退火（ Simulated An-nealing, SA)、遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、蚁群优化算法（Ant Colony Optimization,ACO)、粒子群优化算法( Particle Swarm Optimiza-tion, PSO),人工蜂群算法1 ( ABC,Artificial BeeColony Algorithm)算法等一系列群体智能算法.蜂群算法是一种相对较新的群智能算法,模拟自然界蜜蜂的采蜜行为.蜜蜂使用摇摆舞定位最佳食物来源,并寻找新的食物源.基于觅食的蜂群算法利用蜜蜂寻找最优解的正反馈机理具有收敛性强、鲁棒性强等优点,将蜂群算法建立应用模型运用在路径优化问题上,提供了-种新的思路,具有一定的研究意义.

本文基于人工蜂群(ABC)算法和粒子群优化算法的组合求解路径优化问题，并用Matlab代码实现。

2 基本人工蜂群算法

土耳其Erciyes大学的karaboga教授于2005年在文献[1]中提出了--种新型的群智能优化算法——人工蜂群算法.算法包括雇佣蜂、非雇佣蜂和食物源三个基本要素{2]
雇佣蜂:也被称为引领蜂,储存着食物源的相关信息,并在采蜜后回到蜂巢中通过摇摆舞的形式蜜源的信息,其数量与食物源的数量相等.
非雇佣蜂:有跟随蜂与侦察蜂两种.跟随蜂在观察引领蜂的舞蹈后按轮盘赌法选择是否跟随.
食物源:蜜蜂的搜索目标,在算法中,蜜源的质量与收益度成正比;侦察蜂主要是发掘新的蜜源,使算法跳出局部最优.

3 粒子群优化算法

粒子群算法（带约束处理）——Python&Matlab实现

4 运行结果 

 

 5 Matlab代码实现

function Plotting(sol,model)

    xs=model.xs;
    ys=model.ys;
    xt=model.xt;
    yt=model.yt;
    xobs=model.xobs;
    yobs=model.yobs;
    robs=model.robs;
    
    XS=sol.XS;
    YS=sol.YS;
    xx=sol.xx;
    yy=sol.yy;
    
    theta=(1/24:1/12:1)'*2*pi;
    for k=1:numel(xobs)
        fill(xobs(k)+robs(k)*cos(theta),yobs(k)+robs(k)*sin(theta),[0.9 0.2 0.7]);
        hold on;
    end
    

% figure;
    plot(xx,yy,'g','LineWidth',2);
    plot(XS,YS,'ro');
    plot(xs,ys,'yo','MarkerSize',14,'MarkerFaceColor','b');
    plot(xt,yt,'bh','MarkerSize',14,'MarkerFaceColor','r');
    hold off;
    grid on;
    axis equal;

end

%公众号：荔枝科研社后台回复：ABC下载代码

6 参考文献 

[1]张平华,贾万祥,徐静,胡俊.改进人工蜂群算法在路径优化上的应用[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2017,33(3):8-12

[2]赵莹,孟祥,李艳娟,王一帆,赵彦超.人工蜂群优化非鲁棒路径时滞故障测试生成算法[J].重型机械,2015,0(4):18-22

7 写在最后

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