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问题描述

  Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法遇到问题

遇到的问题1：

  在运行主程序一次后，得出的TCPSO中的粒子和适应度值出了问题，粒子每个维度都是上下限，并且得到的适应度值和文章最后得到的适应度值0相差比较大，修改了很多次速度，没什么用，如下图（图中右边是我设置的TCPSO的初始化参数）

  但是当我把维度上下限变大之后，粒子的每个维度也随之增大近乎无穷大，而适应度值和文章要求的0越来越接近，如下图（图中右边是我设置的TCPSO的初始化参数）

  而且每次都是在运行完主程序的第一代，也就是TCPSO运行max_iter后，得出了最佳粒子和适应度值，之后每次都是这个适应度值，不会改变。
遇到的问题2：

我对文章以及文章的结论不太理解

1、我目前用的是Sphere当作了目标函数值，一般来说应该粒子的取值为0，并且目标函数值为0为最佳，但我的适应度函数为1/（1+目标函数值），那不就导致了最后的最佳适应度值应该为1？
2.但是问题是我的TCPSO中粒子却确实越来越大，这导致了我的目标函数值越来越大，而我的适应度函数为1/（1+目标函数值）趋向于为0，但还是和0不相等。

以下是我提供的主程序、目标函数程序、适应度程序、TCPSO程序、以及文章结果呈现

程序如下matlab

clc;clear;% 初始化种群M = 80;         % 种群规模D = 10;         % 维度X_min = -10;    % 最小值X_max = 10;     % 最大值max_iter = 100; % 最大迭代次数% 初始化Tent混沌序列tent_sequences = generate_tent_population(M, D);% 将混沌序列映射至解空间positions = X_min + (X_max - X_min) * tent_sequences;% 反向学习策略K = rand(size(positions));             % 生成随机数KOP = K .* (X_min - X_max) - positions; % 计算反向解% 选择适应度较好的前N个解作为初始种群O = floor(M / 2);fitness_values = calculate_fitness([positions; OP]);   % 计算所有解的适应度[~, sorted_indices] = sort(fitness_values, 'descend'); % 排序best_Indices = sorted_indices(1:O);New_group = [positions; OP];initial_population = New_group(best_Indices, :);       % 生成初始种群 % 确定A群和P群的规模population_size_A = floor(O / 2);population_size_P = O - population_size_A;  % 将初始种群分为A群和P群index = randperm(O);                       % 随机排列种群个体的索引index_A = index(1:population_size_A);      % A群的个体索引index_P = index(population_size_A+1:end);  % B群的个体索引% 使用索引划分种群population_A = initial_population(index_A, :);population_P = initial_population(index_P, :);% 对population_A和population_P进行规范化population_A = max(min(population_A, X_max), X_min);population_P = max(min(population_P, X_max), X_min);% 输出A群和P群disp('Population A:');disp(population_A);disp('Population P:');disp(population_P);% 初始化最优解A_best = initial_population(1, :);    % TCABC算法的最优解，选取初始种群中的一个解G_best = initial_population(1, :);    % TCPSO算法的全局最优解，选取初始种群中的一个解F_A_best = calculate_fitness(A_best); % TCABC算法的最优解的适应度值F_G_best = calculate_fitness(G_best); % TCPSO算法的全局最优解的适应度值% 主循环for iter = 1:max_iter% 调用TCABC算法[A_best, F_A_best] = TCABC(population_A,A_best);if iter == 1isFirstGen = true;elseisFirstGen = false;end% 调用TCPSO算法[G_best, F_G_best] = TCPSO(population_P,G_best,isFirstGen);% 使用重组算子生成新的最优解Best = recombination_operator(A_best, G_best, F_A_best, F_G_best);% 更新TCABC和TCPSO的最优解if iter < max_iterA_best = Best;G_best = Best;end% 输出当前迭代的最优解fprintf('Iteration %d: Best Fitness = %f\n', iter, min(F_A_best, F_G_best));end% 输出最终的最优解及其适应度值if F_A_best < F_G_bestReal_Best = A_best;Real_F_Best = F_A_best;elseReal_Best = G_best;Real_F_Best = F_G_best;enddisp('Final Best Solution:');disp(Real_Best);disp('Final Best Fitness:');disp(Real_F_Best);function initial_population = generate_tent_population(M, D)% M: 种群规模% D: 维度% 初始化种群initial_population = zeros(M, D);% 生成初始随机种群在 [0, 1] 间的随机数for i = 1:Mfor d = 1:Dinitial_population(i, d) = rand();endend% 进行 Tent 混沌映射迭代num_iterations = 1; % 这里只需迭代一次，根据需要调整for t = 1:num_iterationsfor i = 1:Mfor d = 1:DZ_k_d_t = initial_population(i, d);if Z_k_d_t < 0.7Z_k_d_t1 = Z_k_d_t / 0.7;elseZ_k_d_t1 = (10 * (1 - Z_k_d_t)) / 3;endinitial_population(i, d) = Z_k_d_t1;endendend
endfunction Best = recombination_operator(A_best, G_best, F_A_best, F_G_best)% 获取维数D = length(A_best);% 计算选择概率 P_bestP_best = F_A_best / (F_G_best + F_A_best);% 初始化最优解 BestBest = zeros(1, D);% 为每一维产生随机数，并选择对应的最优值for d = 1:Dr = rand();if r <= P_bestBest(d) = A_best(d);elseBest(d) = G_best(d);endend
endfunction f_val = objective_function(individual)% 示例目标函数：Sphere函数f_val = sum(individual .^ 2);
endfunction fitness = calculate_fitness(population)% 计算适应度值num_individuals = size(population, 1);fitness = zeros(num_individuals, 1);for i = 1:num_individualsf_val = objective_function(population(i, :));if f_val >= 0fitness(i) = 1 / (1 + f_val);elsefitness(i) = 1 + abs(f_val);endend
endfunction [A_best, F_A_best] = TCABC(population_A,Best)% Step1 : 初始化参数NP = 50;                    % 蜂群大小foodnumber = NP/2;          % 蜜源数量  D = 10;                     % 解的维度X_min = -10 * ones(1, D);   % 解空间最小值X_max = 10 * ones(1, D);    % 解空间最大值Limit = 100;                % 同一蜜源被限制次数max_iter = 10;              % 最大迭代次数iter = 0;                   % 初始化迭代次数% Step2 : 把通过混沌反向学习得出的种群中的A种群当作初始蜜源位置Initial_Foods = population_A;          % Step3 : 计算适应度，筛选出初始蜜源Initial_Fitness = calculate_fitness(Initial_Foods);                    %计算适应度值% 筛选出初始蜜源位置O = floor(foodnumber / 2);                                  % 选择前O个蜜源位置[~, sorted_Indices] = sort(Initial_Fitness, 'descend');best_Indices = sorted_Indices(1:O);Initial_Foods = Initial_Foods(best_Indices, :);   % 筛选出最佳蜜源位置，即初始蜜源位置Initial_Fitness = Initial_Fitness(best_Indices);                    % 筛选出最佳蜜源位置的适应度值，即最佳的适应度值trial = zeros(O, 1);                                        % 初始化蜜源位置的试验计数% 预设值F_A_best = -Inf;  A_best = zeros(O, 1);% 开始迭代
while iter < max_iteriter = iter + 1;% Step4、5 : 采蜜蜂阶段并更新个体for i = 1:O% 参数随机可变Param1Change = fix(rand * D) + 1;% 随机选择一个参数进行变化，生成一个介于 1 和 D 之间的整数，表示选择哪个维度进行变化。neighbour = fix(rand * O) + 1;% 随机选择另一个食物源作为邻居，生成一个介于 1 和 foodnumber 之间的整数，表示选择哪个邻居食物源。while neighbour == ineighbour = fix(rand * O) + 1;  % 确保 neighbour 不等于 i。endsol = Initial_Foods(i, :);          % 选择上一代中的第 i 个个体sol(Param1Change) = Initial_Foods(i, Param1Change) + (Initial_Foods(i, Param1Change) - Initial_Foods(neighbour, Param1Change)) * (rand - 0.5) * 2;% 使用当前解 i 和随机选择的邻居解之间的差值进行更新，(rand - 0.5) * 2 生成一个在 [-1, 1] 之间的随机数。% 个体取值范围约束ind = find(sol < X_min);  % 最小值约束sol(ind) = X_min(ind);ind = find(sol > X_max);  % 最大值约束sol(ind) = X_max(ind);% 估计新的目标函数值和适应度值FitnessSol = calculate_fitness(sol);% 更新最优个体值if FitnessSol > Initial_Fitness(i)            % 如果新产生的个体值适应度值越大，则表明函数值越小，则个体最优Initial_Foods(i, :) = sol;Initial_Fitness(i) = FitnessSol;trial(i) = 0;elsetrial(i) = trial(i) + 1;                  % 如果解 i 不能改善，增加其试验计数,即拖尾数+1endend% Step6、7 : 观望蜂阶段并更新个体,记录最佳位置与适应度值for i = 1:O% 锦标赛选择策略,初始化得分数组scores = zeros(O, 1);% 随机选取两个个体进行适应度比较，并对适应度较大的个体加1分for j = 1:Ocandidates = randperm(O, 2); % 随机选择两个个体if Initial_Fitness(candidates(1)) > Initial_Fitness(candidates(2))scores(candidates(1)) = scores(candidates(1)) + 1;elsescores(candidates(2)) = scores(candidates(2)) + 1;endend% 确保至少每个个体都参与一轮for j = 1:Oif scores(j) == 0% 若该个体未得分，则进行一次自我比较，确保至少参与一轮scores(j) = scores(j) + 1;endend% 计算每个蜜源被选择的概率probabilities = scores / sum(scores);% 按概率选择一个蜜源selected = find(rand <= cumsum(probabilities), 1);Param2Change = fix(rand * D) + 1;  % 随机选择一个参数进行变化if iter == 1neighbour_index = fix(rand * O) + 1;while neighbour_index == selectedneighbour_index = fix(rand * O) + 1;endneighbour = Initial_Foods(neighbour_index, :); % 确保 neighbour 是一个向量elseneighbour = Best; % 使用重组算子产生的最佳解 Best 作为邻居endsol = Initial_Foods(selected, :);sol(Param2Change) = Initial_Foods(selected, Param2Change) + ...(Initial_Foods(selected, Param2Change) - neighbour(Param2Change)) * (rand - 0.5) * 2;% 个体取值范围约束ind = find(sol < X_min);sol(ind) = X_min(ind);ind = find(sol > X_max);sol(ind) = X_max(ind);% 估计新的目标函数值和适应度值FitnessSol = calculate_fitness(sol);% 更新最优个体值if FitnessSol > Initial_Fitness(selected)Initial_Foods(selected, :) = sol;Initial_Fitness(selected) = FitnessSol;trial(selected) = 0;elsetrial(selected) = trial(selected) + 1;endend% Step8 : 侦察蜂阶段 for i = 1:Oif trial(i) > Limit                    tent_sequence = rand(1, D);                                       % 生成一个随机向量for j = 1:10                                                      % 使用Tent混沌映射进行多次迭代tent_sequence = arrayfun(@tent_map, tent_sequence);endInitial_Foods(i, :) = X_min + (X_max - X_min) .* tent_sequence;   % 将Tent混沌序列映射到解空间范围内Initial_Fitness = calculate_fitness(Initial_Foods);trial(i) = 0;endend% Step9 : 记录全局最佳蜜源和适应度值[best_fitness, best_index] = max(Initial_Fitness);best_food = Initial_Foods(best_index, :);%判断是否需要更新全局最佳if iter == 1 || best_fitness > F_A_bestF_A_best = best_fitness;A_best = best_food;endendfprintf('A_best : %s\n', mat2str(A_best));fprintf('F_A_best : %f\n', F_A_best);endfunction [G_Best, F_G_best] = TCPSO(population_P,Best,isFirstGen)% Step1 : 初始化算法相关参数N = 15;          % 选取适应度较好的个体数量
D = 10;          % 粒子维数
X_min = -1000000;  % 各维的取值范围
X_max = 1000000;      
C1 = 1.5;        % 学习因子
C2 = 1.5;        
max_iter = 100;  % 最大迭代次数
max_velocity = (X_max - X_min) / 10; % 最大速度限制
w_max = 0.9;    % 最大惯性权重
w_min = 0.4;    % 最小惯性权重% Step2 : 输入population_P作为若干初始蜜源positions = population_P; % Step3 : 计算粒子适应度值, 选取适应度较好的N个位置作为初始位置, 并随机产生N个初始速度fitness_values = calculate_fitness(positions);                    %计算适应度值
[~, sorted_indices] = sort(fitness_values);                       % 按适应度排序
positions1 = positions(sorted_indices(1:N), :);                   % 选取适应度较好的N个位置，即初始位置
velocities = (X_max - X_min) .* (rand(N, D) - 0.5) * 0.1;                % 生成N个初始速度% Step4-5 : 更新群体最佳个体及适应度，更新最佳个体及适应度fitness_values1 = calculate_fitness(positions1);                   %计算适应度值
[best_fitness,idx] = min(fitness_values1);                         % 计算出初始位置的适应度值的最小值与索引if isFirstGenF_G_best = best_fitness;                                       % 初代群体位置最优适应度G_Best = positions1(idx, :);                                   % 初代群体最优个体
elseF_G_best = calculate_fitness(Best);G_Best = Best;
endbest_positions = positions1;                                       % 每个粒子在搜索过程中的历史最佳位置矩阵   
fitness_best = fitness_values1;                                    % 个体最佳适应度 % Step6 : 更新粒子位置和速度for i = 1 : max_iter% 动态调整惯性权重W = w_max - (w_max - w_min) * i / max_iter; for j = 1 : N% 速度更新并限制在最大速度范围内velocities(j,:) =W * velocities(j,:) + C1 * rand * (best_positions(j,:) - positions1(j,:))...+ C2 * rand *(G_Best - positions1(j,:));velocities(j,:) = max(min(velocities(j,:), max_velocity), -max_velocity);% 位置更新positions1(j,:) = positions1(j,:) + velocities(j,:);positions1(j,positions1(j,:) > X_max) = X_max;positions1(j,positions1(j,:) < X_min) = X_min;% 适应度值更新fitness_values1(j) = calculate_fitness(positions1(j,:));% 更新个体最优位置if fitness_values1(j) < fitness_best(j)best_positions(j,:) = positions1(j,:);fitness_best(j) = calculate_fitness(positions1(j,:));end% 更新全局最优位置if fitness_values1(j) < F_G_bestF_G_best = fitness_values1(j);G_Best = positions1(j,:);endend% Step7 : 针对当前最优位置Global_best_positions, 利用Tent混沌搜索产生最优新解Gbesttent_Global_best_positions = generate_tent_population(1, D);tent_G_best_positions = X_min + (X_max - X_min) * tent_Global_best_positions; % 将Tent混沌序列映射到粒子位置范围内tent_G_best_fitness = calculate_fitness(tent_G_best_positions);               %计算适应度值% Step8 : 利用tent_G_best_positions替代种群任意一粒子的位置,作用：增加种群的变异性，使算法更容易跳出局部最优解，找到更好的全局最优解。if tent_G_best_fitness < F_G_bestG_Best = tent_G_best_positions;F_G_best = tent_G_best_fitness;end% 替代种群任意一粒子的位置replace_idx = randi(N);positions1(replace_idx, :) = tent_G_best_positions;          % positions1为当代种群fitness_values1(replace_idx) = tent_G_best_fitness;          % fitness_values1为当代适应度值% 检查停止条件if F_G_best < 1e-6                                           % 假设阈值1e-6break;endend% 输出最佳解和最佳适应度值
fprintf('G_Best : %s\n', mat2str(G_Best));
fprintf('F_G_best: %f\n', F_G_best);end

以及文章的结果图片

论文为 Tent混沌人工蜂群与粒子群混合算法 匡芳君

友情提示：
  如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

解决方案

  如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

  您好！针对您的问题，我提供以下分析和建议：

遇到的问题1：粒子和适应度值异常

1. 粒子维度问题：您提到当维度上下限变大时，粒子每个维度的值也变得非常大。这可能是因为算法在更新粒子位置时没有正确地限制粒子的速度，导致粒子在迭代过程中超出了预定的范围。您需要检查TCPSO算法中的速度更新部分，确保速度不会过大。

2. 适应度值问题：适应度值与预期不符可能是因为目标函数或适应度计算方式有误。您使用的Sphere函数，其最小值为0，当粒子位置接近0时，目标函数值也应接近0。但是，您的适应度函数是1 / (1 + 目标函数值)，当目标函数值接近0时，适应度值应接近1，而不是0。这可能是导致适应度值与预期不符的原因。

3. 算法收敛问题：您提到算法在第一代后不再更新最佳解，这可能是因为粒子更新策略或适应度计算存在问题。需要检查TCPSO算法中的粒子更新逻辑，确保粒子能够根据适应度信息正确更新。

遇到的问题2：对文章结论的理解

1. 目标函数值：Sphere函数的目标函数值是粒子各维度平方和，最小值为0。当粒子位置接近0时，目标函数值也应接近0。

2. 适应度函数：您的适应度函数是1 / (1 + 目标函数值)。这个函数的设计初衷可能是为了使目标函数值越小，适应度值越大。但是，当目标函数值接近0时，适应度值应接近1，而不是0。这可能是导致您的困惑的原因。

3. 算法设计：TCPSO算法的设计可能需要重新审视，特别是粒子更新策略和适应度计算方式。确保算法能够正确地根据适应度信息更新粒子位置，并在迭代过程中找到目标函数值最小的粒子。

建议

• 检查算法实现：仔细检查TCPSO算法的实现，特别是粒子位置和速度的更新部分，确保它们能够正确地反映适应度信息。
• 调整适应度函数：考虑调整适应度函数，使其更直观地反映目标函数值的大小，例如使用1 - (目标函数值 / 最大可能目标函数值)。
• 调试和测试：在修改算法后，进行充分的调试和测试，确保算法能够正确运行并收敛到预期的解。

希望这些建议对您有所帮助！如果还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

  希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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