%求解0-1背包問題的人工螢火蟲群優化算法
clc
clear?all

a=[94?4?60?32?23?72?80?62?65?46];%物品的體積
c=[55?10?47?5?4?50?8?61?85?87];%物品的價值
b=269;%背包的容量限制，背包能夠裝的物品體積或重量的最大值
%a、b、c的數據來自參考文獻
%%?
n=10;%螢火蟲的個數
Dim=size（a2）;%處理問題的維數，與背包問題中物品的數量相同
iter_max=3;%最大迭代次數
runtime=1;

L0=5;%熒光素初值
R0=3;%動態決策域的初值
beta=0.08;%動態決策域的更新率
nt=5;%鄰域個數的閾值
s=0.03;%步長
gama=0.6;%熒光素更新率
rho=0.4;%熒光素消失率
t=2;%迭代次數初值

Rs=5;%可視范圍初值，感知范圍
Rd=zeros（niter_max）;%生成一個n行iter_max列的矩陣，每一行代表一只螢火蟲在每一代的動態決策域
P=zeros（nniter_max）;
L=zeros（niter_max）;%生成一個n行iter_max列的矩陣，每一行代表一只螢火蟲在每一代的熒光素值
A=repmat（an1）;%將矩陣a復制n×1塊，存儲物品的體積
C=repmat（cn1）;%將矩陣c復制n×1塊存儲物品的價值
Nei=cell（niter_max）;%記錄每只螢火蟲在每一次迭代時的鄰域

%隨機分配個體熒光素及動態決策域
for?i=1:n
????L（i1）=L0;%所有螢火蟲在算法迭代初期的初始熒光素值都是L0
????Rd（i1）=R0;%所有螢火蟲在算法迭代初期的初始動態決策域值都是R0
end



for?r=1:runtime
%第i個螢火蟲在t時刻的位置初始化
X=round（rand（nDim））;%隨即取一個n×Dim的0-1矩陣作為螢火蟲的初始位置
?????????????????????%每一行代表一種背包裝物品的狀態，1代表對應物品裝入背包，0代表不裝入
%%??
tic;
final_fxbest=zeros（1t）;
final_X=zeros（tDim）;
while?t????
????%for?i=1:n
????????fX=sum（（C.*X）‘）;%計算每一個螢火蟲位置的適應度值，即背包內物品的價值
????????sX=sum（（A.*X）‘）;%限制函數，計算一個背包內所有物品的體積
????%end
????for?i=1:n
????????if?sX（i）>b%背包內物品的體積超過最大限制
????????????fX（i）=0;%當背包內物品的體積超過限制時，將其適應度值設置為1
????????end
????end
????for?i=1:n
????????L（it）=（1-rho）*L（i（t-1））+gama*fX（i）;%熒光素更新公式
????end
????fX
????%位置移動規則
????for?i=1:n
????????for?j=1:n
????????????%如果X（j:）在X（i:）可視范圍內，并且X（j:）的熒光素值大于X（i:），
????????????%則X（j:）是X（i:）的一個鄰居，
????????????if（norm（X（j:）-X（i:））????????????????Nei{it}=[jNei{it}];%獲取鄰域Nei
????????????end
????????end
????end
????tempsum=zeros（1n）;
????for?i=1:n
????????for?j=Nei{it}
????????????j
????????????%計算每只螢火蟲的鄰域內所有鄰居的熒光素之和
????????????tempsum（i）=L（jt）-L（it）+tempsum（i）;
????????end
????end
????tempsum
????%移動概率的計算
????for?i=1:n
????????for?j=Nei{it}
????????????%路徑選擇概率公式，螢火蟲i選擇螢火蟲j并向其移動的概率
????????????P（ijt）=（L（jt）-L（it））/tempsum（i）;
????????end
????end
????for?i=1:n
????????if?isempty（Nei{it}）%如果螢火蟲i的鄰域為空
????????????%XX=X（i:）;
????????????Rd（it+1）=min（Rsmax（0Rd（it）+beta*（nt-length（Nei{it}））））;%決策域更新公式
????????else
????????????for?j=Nei{it}
????????????????if?P（ijt）==max（P（i:t））&&P（ijt）~=0
????????????????????SeJ=j;%選擇最好的移動方向
????????????????????%位置更新
????????????????????X（i:）=X（i:）+s.*（X（SeJ:）-X（i:））/norm（X（SeJ:）-X（i:））;
????????????????????Rd（it+1）=min（Rsmax（0Rd（it）+beta*（nt-length（Nei{it}））））;%決策域更新公式
????????????????end
????????????end
????????end
????????sxbest（i）=sum（（a.*X（i:））‘）;%存儲每一只螢火蟲對應背包內的物品總體積
????????fxbest（i）=sum（（c.*X（i:））‘）;%存儲每一只螢火蟲對應背包內的物品總價值
????end
????jieguo=zeros（1n）;%臨時存儲運算結果
????for?i=1:n
????????%如果一只螢火蟲對應背包的體積在限制范圍之內，則視為有效，存儲在矩陣jieguo中
????????if?sxbest（i）????????????jieguo（i）=1;
????????else
????????????jieguo（i）=0;
????????????sxbest（i）=0;
????????????fxbest（i）=0;
????????????X（i:）=round（rand（1Dim））;
????????end
????end
????%尋找ji

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????4221??2012-10-13?15:14??GSO_package.m

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