1.随机初始果蝇群体位置。
Init X_axis
Init Y_axis
2.附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离。
Xi= X_axis + Random Value
Yi= Y_axis + Random Value
3.由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)，再计算
味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数。
Disti=√(X_i^2+Y_i^2 )；Si=1/Disti
4.味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数(或称为 Fitness function)
以求出该果蝇个体位置的味道浓度(Smelli)。
Smelli = Function(Si)
5.找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)
[bestSmell bestIndex] = max(Smell)
6.保留最佳味道浓度值与 x、y 坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位
置飞去。
Smellbest = bestSmell
X_axis = X(bestIndex)
Y_axis = Y(bestIndex)
最后：进入迭代寻优，重复执行步骤 2-5，并判断味道浓度是否优于前一
迭代味道浓度，若是则执行步骤 6。
寻找极小值：
%清空运行环境clcclear%随机初始果蝇群体位置X_axis=10*rand();Y_axis=10*rand();maxgen=100; %迭代次数sizepop=20; %种群规模%果蝇寻优开始for i=1:sizepop%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离X(i)=X_axis+2*rand()-1;Y(i)=Y_axis+2*rand()-1;%由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)，再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数D(i)=(X(i)^2+Y(i)^2)^0.5;S(i)=1/D(i);%味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数(或称为Fitness function)以求出该果蝇个体位置的味道浓度SmellSmell(i)=10+S(i)^2;end%找出此果蝇群体的中味道浓度最低的果蝇(求极小值)。[bestSmell bestindex]=min(Smell);%保留最佳味道浓度值与x、y 坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去。X_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;%果蝇迭代寻优开始for g=1:maxgen%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离。for i=1:sizepopX(i)=X_axis+2*rand()-1;Y(i)=Y_axis+2*rand()-1;%由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)，再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数。D(i)=(X(i)^2+Y(i)^2)^0.5;S(i)=1/D(i);%判定值(S)代入判定函数以求出该果蝇位置的味道浓度(Smelli)。Smell(i)= 10+S(i)^2;end%找出此果蝇群体的中味道浓度最低的果蝇(求极小值)。[bestSmell bestindex]=min(Smell);%判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则保留最佳味道浓度值与x、y 坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去。if bestSmell<SmellbestX_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;end%每代最优Smell值纪录到yy 数组中，并记录最优迭代坐标yy(g)=Smellbest;Xbest(g)=X_axis;Ybest(g)=Y_axis;end%绘制迭代味到浓度与果蝇飞行路径趋势图figure(1)plot(yy)title('Optimization process','fontsize',12)xlabel('Iteration Number','fontsize',12);ylabel('Smell','fontsize',12);figure(2)plot(Xbest,Ybest,'b.');title('Fruit fly flying route','fontsize',14)xlabel('X-best','fontsize',12);ylabel('Y-best','fontsize',12);
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% 清空运行环境 。clcclear% 随机初始果蝇群体位置 。X_axis=10*rand();Y_axis=10*rand();%设置参数maxgen=100; %迭代次数sizepop=100; %种群规模%果蝇寻优开始for i=1:sizepop%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离X(i)=X_axis+2*rand()-1;Y(i)=Y_axis+2*rand()-1;%由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离D，再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数D(i)=((X(i)-1)^2+Y(i)^2)^0.5;S(i)=1/D(i);% 味道浓度判定值 (S) 代入味道浓度判定函数( ( 或称为 Fitness function)以求出 该果蝇个体位置的味道浓度 (Smelli) 。Smell(i)=8-S(i)^2+2*S(i);end%找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)[bestSmell bestindex]=max(Smell);%保留最佳味道浓度值与 x x 、y y 坐标 ， 此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去 。X_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;%果蝇迭代寻优开始for g=1:maxgen%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离for i=1:sizepopX(i)=X_axis+2*rand()-1;Y(i)=Y_axis+2*rand()-1;%*** 由于无法得知食物位置, 因此先估计与原点之距离 (Dist),再计算味道浓度判定值 (S),此值为距离之倒数D(i)=(X(i)^2+Y(i)^2)^0.5;S(i)=1/D(i);%判定值 (S) 代入判定函数以求出该果蝇位置的味道浓度 (Smelli) 。Smell(i)=8-S(i)^2+2*S(i);end%找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇( 求极大值)[bestSmell bestindex]=max(Smell);%判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度, 若是则保留最佳味道浓度值与 x x 、y y 坐标 ， 此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去 。if bestSmell>SmellbestX_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;end%每代最优 smell值纪录到数组中,并记录最优迭代坐标yy(g)=Smellbest;Xbest(g)=X_axis;Ybest(g)=Y_axis;end%绘制迭代味到浓度与果蝇飞行路径趋势图figure(1)plot(yy)title('Optimization process','fontsize',12)xlabel('Iteration Number','fontsize',12);ylabel('Smell','fontsize',12);figure(2)plot(Xbest,Ybest,'b.');title('Fruit fly flying route','fontsize',14)xlabel('X-best','fontsize',12);ylabel('Y-best','fontsize',12);
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下面给出一个难以求出极小值的函数：
%清空clcclear%随机初始果蝇群体位置X_axis=10*rand();Y_axis=10*rand();%设置参数maxgen=100; %迭代次数sizepop=20; %种群规模kkk=0;%种群寻优开始，利用嗅觉寻找食物for i=1:sizepopfor j=1:2%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离X(i,j)=X_axis+2*rand()-1;Y(i,j)=Y_axis+2*rand()-1;%由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist),再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数D(i,j)=(X(i,j)^2+Y(i,j)^2)^0.5;S(i,j)=1/D(i,j);end%味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数(或称为Fitness function)以求出该果蝇个体位置的味道浓度Smell(i)=0.5+(sin((S(i,1)^2+S(i,2)^2)^0.5)^2-0.5)./(1+0.001*(S(i,1)^2+S(i,2)^2))^2;end%找出此果蝇群体中味道浓度最低的果蝇(求极小值)[bestSmell bestindex]=min(Smell);%保留最佳味道浓度值与x,y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去X_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;%果蝇迭代寻优开始for g=1:maxgen%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离for i=1:sizepop%附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离for j=1:2X(i,j)=X_axis+2*rand()-1;Y(i,j)=Y_axis+2*rand()-1;%由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist),再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数D(i,j)=(X(i,j)^2+Y(i,j)^2)^0.5;S(i,j)=1/D(i,j);end%味道浓度判定值(S)代入味道浓度判定函数(或称为Fitness function)以求出该果蝇个体位置的味道浓度Smell(i)=0.5+(sin((S(i,1)^2+S(i,2)^2)^0.5)^2-0.5)./(1+0.001*(S(i,1)^2+S(i,2)^2))^2;end%找出此果蝇群体中味道浓度最低的果蝇(求极小值)[bestSmell bestindex]=min(Smell);%判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，若是则保留最佳味道浓度值与x,y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去if bestSmellkkk=kkk+1;X_axis=X(bestindex);Y_axis=Y(bestindex);Smellbest=bestSmell;end%每代最优Smell值记录到yy数组中，并记录最优迭代坐标yy(g)=Smellbest;Xbest(g)=X_axis;Ybest(g)=Y_axis;end%绘制迭代味道浓度与果蝇飞行路径趋势图figure(1)plot(yy)title('Optimization process','fontsize',12)xlabel('Iteration Number','fontsize',12);ylabel('Smell','fontsize',12);figure(2)plot(Xbest,Ybest,'b');title('Fruit flying toute','fontsize',14)xlabel('X-best','fontsize',12);ylabel('Y-best','fontsize',12);
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