MATLAB人工蜂群算法（ABC）全局优化求解器实现

资 源 简 介

本项目提供人工蜂群算法（ABC）的完整MATLAB源码，用于连续空间全局优化。算法模拟蜜蜂采蜜行为，通过雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂协同搜索，高效求解目标函数最优解。代码结构清晰，便于二次开发与应用。

详 情 说 明

基于人工蜂群算法（ABC）的全局优化求解器实现

项目介绍

本项目提供了一个完整的国外人工蜂群算法（ABC）实现，用于解决连续空间中的全局优化问题。算法灵感来源于蜜蜂群体的智能采蜜行为，通过模拟雇佣蜂、观察蜂和侦查蜂三种角色的分工与协作机制，在复杂的解空间中进行高效的自适应搜索，以寻找目标函数的最小值（最优解）。该求解器适用于各类科学计算与工程优化场景，用户可灵活定义待优化问题并调整算法参数。

功能特性

• 完整算法实现：严格实现了标准人工蜂群算法的核心步骤，包括种群初始化、雇佣蜂阶段、观察蜂阶段以及侦查蜂阶段。
• 高度可定制：支持用户自定义任意最小化目标函数，并可灵活设置搜索空间维度、边界、蜂群规模、最大迭代次数等参数。
• 过程可视化：内置收敛曲线绘制功能，直观展示算法搜索过程中最优适应度值的动态变化，便于分析算法性能。
• 结果详尽输出：提供最终找到的最优解向量、最优适应度值、历次迭代的最优解历史记录以及算法运行时间等统计信息。

使用方法

1. 定义目标函数：编写您的目标函数（例如 sphere_func.m），确保其为最小化问题形式。
2. 配置算法参数：在主程序或调用脚本中，设置目标函数句柄、变量维度、搜索边界、种群大小、最大迭代次数等。
3. 运行求解器：执行主程序，算法将开始进行优化搜索。
4. 获取结果：运行结束后，程序将输出最优解、最优值、收敛历史等结果，并自动显示收敛曲线图。

示例代码框架： % 定义目标函数（示例：Sphere函数） obj_func = @sphere_func;

% 设置搜索空间参数（以2维为例） dim = 2; lb = -5.12 * ones(1, dim); % 变量下界 ub = 5.12 * ones(1, dim); % 变量上界

% 设置算法参数 pop_size = 50; % 蜂群规模（种群数量） max_iter = 100; % 最大迭代次数 tol = 1e-6; % 停止条件容差

% 调用ABC算法求解 [best_solution, best_fitness, history] = abc_optimizer(obj_func, dim, lb, ub, pop_size, max_iter, tol);

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了人工蜂群算法的核心流程与控制逻辑，具体实现了算法参数的初始化、蜂群种群的生成、迭代循环的推进（包含雇佣蜂、观察蜂、侦查蜂三个阶段的操作）、解的质量评估与更新、收敛条件的判断，并最终负责组织优化结果的输出与收敛曲线的可视化展示。