【MATLAB源码-第143期】基于matlab的蝴蝶优化算法（BOA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境：
MATLAB 2022a
1、算法描述
蝴蝶优化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）是基于蝴蝶觅食行为的一种新颖的群体智能算法。它通过模拟蝴蝶个体在寻找食物过程中的嗅觉导向行为以及随机飞行行为，来探索解空间，寻找最优解。这一算法不仅在理论上具有创新性，而且在多种复杂优化问题上展现了良好的性能。接下来，我们将详细介绍蝴蝶优化算法的背景、核心概念、算法流程以及应用领域。
背景介绍
自然界中，蝴蝶通过其复杂的行为模式在广阔的自然环境中寻找食物。特别是，蝴蝶依靠其敏锐的嗅觉来探测远处花朵的气味，并通过一系列优化的飞行路径达到目的地。这一自然现象激发了研究者们的灵感，促使他们开发出了模仿蝴蝶觅食行为的蝴蝶优化算法。
核心概念详细解读
气味浓度与感知距离
在BOA中，"气味浓度"是一个关键概念，它代表了解的质量，即目标函数的值。蝴蝶通过感知气味浓度的变化来判断食物的位置，类似地，算法中的"蝴蝶"（即解）根据气味浓度的高低来评估其当前位置的优劣，并据此调整自己的位置。"感知距离"决定了蝴蝶能够感知到的最远气味源的距离，这在算法中用于调整搜索的范围，平衡全局搜索与局部搜索的比例。
摆动行为与气味强度
蝴蝶的摆动行为是其寻找食物时表现出的随机性行为，它有助于蝴蝶在局部区域内进行彻底搜索，以防止错过任何可能的食物源。BOA通过引入随机摆动行为来模拟这一过程，增强算法的局部搜索能力，并避免早熟收敛。"气味强度"则与气味浓度密切相关，它是一个衡量气味传播效果的指标，决定了蝴蝶个体能够影响和吸引其他蝴蝶的程度。
算法流程详细介绍
蝴蝶优化算法的执行流程可以分为以下几个步骤：
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初始化阶段：在算法开始时，首先随机生成一个蝴蝶种群，即在解空间中随机初始化一组解。每个解代表一个蝴蝶个体，其位置信息对应于解空间中的一个点。此外，算法还需计算每个蝴蝶的适应度值，即将每个蝴蝶当前的位置代入目标函数，得到其对应的气味浓度值。
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感知气味浓度：根据上一步计算得到的适应度值（气味浓度），每个蝴蝶能够感知到来自其他蝴蝶的气味浓度。这一步骤是算法模拟蝴蝶嗅觉导向行为的关键。
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摆动与迁移：蝴蝶根据感知到的气味浓度决定其下一步的移动。算法在这一步骤中结合了摆动行为和迁移行为，通过引入随机因素来模拟蝴蝶的自然行为，提高解的多样性。
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更新位置：每个蝴蝶根据前一步的计算结果更新自己的位置。这一更新过程既包含了向气味浓度更高区域的有目的移动，也包含了随机摆动导致的无目的移动，从而实现了对解空间的全面探索。
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评估与选择：在所有蝴蝶完成位置更新后，算法重新评估种群中每个蝴蝶的适应度值，并根据评估结果更新蝴蝶的气味浓度信息。这一过程有助于算法识别并保留更优的解，同时淘汰那些相对较差的解。
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终止条件检查：算法不断重复上述步骤，直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或解的质量满足预设标准。最终，算法输出当前种群中最优的解作为问题的最优解。
应用领域
由于其独特的搜索机制和优秀的优化能力，蝴蝶优化算法已被广泛应用于多个领域，包括但不限于工程优化、路径规划、图像处理、数据挖掘以及机器学习参数优化等。特别是在处理具有高维度、多峰值的复杂优化问题时，BOA展现出了良好的性能和鲁棒性。
总之，蝴蝶优化算法是一种灵感来源于自然界蝴蝶行为的群体智能算法，它通过模拟蝴蝶的嗅觉导向行为和随机飞行行为，在解空间中进行有效的搜索。通过不断的迭代更新，BOA能够有效地寻找到全局最优解或接近最优的解，从而解决各种复杂的优化问题。随着研究的深入和技术的进步，预计蝴蝶优化算法将在更多领域得到应用和发展。
2、仿真结果演示
3、关键代码展示
4、MATLAB 源码获取
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原文地址：https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/136241702
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