基本BFA细菌觅食算法MATLAB源码
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%细菌觅食算法*
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-----BFA算法-----%%%%%%%%%%%
clear;
clc;
%-----(1)初始化参数-----
bounds = [-5.12 5.12;-5.12 5.12]; % 函数变量范围
p = 2; % 搜索范围的维度
s = 26; % 细菌的个数
Nc = 50; % 趋化的次数
Ns = 4; % 趋化操作中单向运动的最大步数
C(:,1) = 0.001ones(s,1); % 翻转选定方向后，单个细菌前进的步长
Nre = 4; % 复制操作步骤数
Ned = 2; % 驱散(迁移)操作数
Sr = s/2; % 每代复制（分裂）数
Ped = 0.25; % 细菌驱散(迁移)概率
d_attract = 0.05; % 吸引剂的数量
ommiga_attract = 0.05; % 吸引剂的释放速度
h_repellant = 0.05; % 排斥剂的数量
ommiga_repellant = 0.05;% 排斥剂的释放速度
for i = 1:s % 产生初始细菌个体的位置
P(1,i,1,1,1) = -5.12 + rand10.24;
P(2,i,1,1,1) = -5.12 + rand10.24;
end
%------------------细菌趋药性算法循环开始---------------------
%-----(2)驱散(迁移)操作开始-----
for l = 1:Ned
%-----(3)复制操作开始-----
for k = 1:Nre
%-----(4)趋化操作(翻转或游动)开始-----
for j = 1:Nc
%-----(4.1)对每一个细菌分别进行以下操作-----
for i = 1:s
%-----(4.2)计算函数J(i,j,k,l)，表示第i个细菌在第l次驱散第k次
%----------复制第j次趋化时的适应度值-----
J(i,j,k,l) = Cost(P(:,i,j,k,l));
%-----（4.3)修改函数，加上其它细菌对其的影响-----
Jcc = sum(-d_attractexp(-ommiga_attract*((P(1,i,j,k,l)-…
P(1,1:26,j,k,l)).2+(P(2,i,j,k,l)-P(2,1:26,j,k,l)).2))) +…
sum(h_repellantexp(-ommiga_repellant((P(1,i,j,k,l)-…
P(1,1:26,j,k,l)).2+(P(2,i,j,k,l)-P(2,1:26,j,k,l)).2)));
J(i,j,k,l) = J(i,j,k,l) + Jcc;
%-----(4.4)保存细菌目前的适应度值，直到找到更好的适应度值取代之-----
Jlast = J(i,j,k,l);
%-----(4.5)翻转，产生一个随机向量C(i),代表翻转后细菌的方向-----
Delta(:,i) = (2*round(rand(p,1))-1).*rand(p,1);
% PHI表示翻转后选择的一个随机方向上前进
PHI = Delta(:,i)/sqrt(Delta(:,i)'*Delta(:,i));
%-----(4.6)移动，向着翻转后细菌的方向移动一个步长，并且改变细菌的位置-----
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j,k,l) + C(i,k)*PHI;
%-----(4.7)计算细菌当前位置的适应度值-----
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
%-----(4.8)游动-----
m = 0; % 给游动长度计数器赋初始值
while(m < Ns) % 未达到游动的最大长度，则循环
m = m + 1;
% 新位置的适应度值是否更好？如果更好，将新位置的适应度值
% 存储为细菌i目前最好的适应度值
if(J(i,j+1,k,l) < Jlast)
Jlast = J(i,j+1,k,l); %保存更好的适应度值
% 在该随机方向上继续游动步长单位,修改细菌位置
P(:,i,j+1,k,l) = P(:,i,j+1,k,l) + C(i,k)*PHI;
%重新计算新位置上的适应度值
J(i,j+1,k,l) = Cost(P(:,i,j+1,k,l));
else
%否则，结束此次游动
m = Ns;
end
end
J(i,j,k,l) =Jlast; %更新趋化操作后的适应度值
end %如果i<N，进入下一个细菌的趋化，i=i+1
%-----(5)如果j<Nc，此时细菌还处于活跃状态，进行下一次趋化，j=j+1-----
Jlast
x =P(1,:,j,k,l);
y =P(2,:,j,k,l);
clf
plot(x,y,‘h’) % h表示以六角星绘图
axis([-5 5 -5 5]); %设置图的坐标图
pause(.1) %暂停0.1秒后继续
end
%----------------下面进行复制操作----------------
%-----(6)复制-----
%-----(6.1)根据所给的k和l的值，将每个细菌的适应度值按升序排序-----
Jhealth= sum(J(:,:,k,l),2); %给每个细菌设置健康函数值
[Jhealth,sortind] = sort(Jhealth); %按健康函数值升序排列函数
P(:,:,1,k+1,l) = P(:,sortind,Nc+1,k,l);
C(:,k+1) = C(sortind,k);
%-----(6.2)将代价小的一半细菌分裂成两个，代价大的一半细菌死亡-----
fori = 1:Sr
%健康值较差的Sr个细菌死去，Sr个细菌分裂成两个子细菌，保持个体总数的s一致性
P(:,i+Sr,1,k+1,l) = P(:,i,1,k+1,l);
C(i+Sr,k+1) = C(i,k+1);
end
%-----(7)如果k<Nre，转到(3)，进行下一代细菌的趋化-----
end
%-----(8)趋散，对于每个细菌都以Ped的概率进行驱散，但是驱散的细菌群体的总数
%--------保持不变，一个细菌被驱散后，将被随机重新放置到一个新的位置-----
form = 1:s
%产生随机数，如果既定概率大于该随机数，细菌i灭亡，随机产生新的细菌i
if(Ped> rand)
P(1,m,1,1,1) = -5.12 + rand10.24;
P(2,m,1,1,1) = -5.12 + rand10.24;
else
P(:,m,1,1,l+1) = P(:,m,1,Nre+1,l); %未驱散的细菌
end
end
end %如果l<Ned，转到(2)，否则结束
%-------------------------报告----------------------
reproduction= J(:,1:Nc,Nre,Ned);
%每个细菌最小的适应度值
[Jlastreproduction,O] =min(reproduction,[],2);
[BestY,I] =min(Jlastreproduction)
Pbest=P(:,I,O(I,:),k,l)
%适应度函数
%求解Shaffer’s函数的最小值
% Shaffer’s函数表示如下：
functioncost = Cost(x)
cost = 0.5 + (sin(sqrt(x(1)2+x(2)2))2-0.5)/(1.0+0.001*(x(1)2+x(2)2))2;