数学建模--粒子群算法模版
数学建模--粒子群算法模版www.madio.net求解下列非线性规划最优解min f(x) = x(1)^2 + x(2)^2 + 8;s.t. x(1)^2 - x(2) >= 0; -x(1) - x(2)^2 + 2 = 0; x(1),x(2) >=0 主函数：clc;format long;%------给定初始化条件---------------------------------------
c1=2; %学习因子1c2=2; %学习因子2w=0.7; %惯性权重MaxDT=1000; %最大迭代次数D = 1;M=40; %初始化群体个体数目eps=1; %设置精度(在已知最小值时候用)%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)----------for i=1:M for j=1:D x(i,j)=rand; %随机初始化位置 v(i,j)=rand; %随机初始化速度 endend%------先计算各个粒子的适应度，并初始化p(i)和gbest-------------for i=1:M p(i)=fitness(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:);endgbest=x(1,:); %gbest为全局最优for i=2:M if fitness(x(i,:)) < fitness(gbest) gbest=x(i,:); endend%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求----------for t=1:MaxDT for i=1:M v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(gbest-x(i,:)); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness(x(i,:))<p(i) p(i)=fitness(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(gbest) gbest=y(i,:); end endend
Solution=gbest'Result=fitness(gbest)function objvalue = fitness(X)x2 = X;x1 = 2-X^2; if x1^2-x2>=0 && -x1-x2^2+2==0 && x1>=0 &&x2>=0 objvalue = x1^2+x2^2+8; else objvalue = 1000; end end
页:
[1]