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标题: 一种基于伸缩因子的基础PSO算法程序 [打印本页]

作者: 夜雨声烦    时间: 2016-4-26 21:41
标题: 一种基于伸缩因子的基础PSO算法程序
function PSOfirst()
  w+ [* U7 l6 @7 _; l%% 清空环境9 |1 v% g4 F( x& S$ k* o
clear;
9 O( e+ G) p0 [  d2 P7 gclc;" N3 P. K- h( O$ b. k

, N) ~6 ~5 Z9 W( L%% 参数设置
$ o: u5 W# M* Ew=0.9;%权值 将影响PSO 的全局与局部搜优能力, 值较大,全局搜优能力强,局部搜优能力弱;反之,则局部搜优能力增强,而全局搜优能力减弱。
+ k4 D7 b6 ~2 B9 a1 s1 lc1=0.1;%加速度,影响收敛速度
, U4 W3 i5 u7 G+ K0 \# n% w; Hc2=0.1;
1 t, w3 W* L# Idim=6;%6维,表示企业数量
1 u3 x/ _' l1 ]3 r* \swarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子4 C' w5 e* K5 E0 }' A7 o5 [% V
maxiter=200;%最大迭代次数,影响时间; O  m# I( C2 Y  p, K
minfit=0.001;%最小适应值
' w$ r5 `6 f& C1 Yvmax=0.01;%最大速度8 X! j" T, t  U$ U4 T0 _5 R
vmin=-0.01;%最小速度2 c3 D' O# }0 I" A8 v5 i
ub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制% c: I2 F3 }0 k) L7 p
lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制* D9 }8 B4 M- ~. d9 ~

' u& \* X2 g2 R9 Q% O%% 种群初始化
. g9 l4 j6 O6 y8 Frange=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置
3 [5 }! }# R& v; p* ~swarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解
3 I" p) C1 z; I& }Y1=[33.08;
6 ^. X" T4 K, S- ]: w( o   21.85; , ~& [) z* O) R8 @- d. @( j
   6.19; % {; P1 r6 s/ B. W6 D6 `
   11.77;
/ d$ B! R+ O" w4 B) w% f9 N, I   9.96; : j8 h! Y+ S( N0 G- ^
   17.15;]; 4 Q" O% P" q4 O% E
Y=Y1./100;%将百分数化为小数9 \2 v7 M& z# m6 w* s& P: Q/ b' V
[ym,yn]=size(Y);
' Y! Y  @) ^4 }" S- @for i=1:swarmsize  %% YX的约束
* c/ Q3 A4 E) m; h& j4 ?# E! }    s=swarm(i,;
, ^) _' {+ t! j/ \" p* M( x    ss=s';
7 ]! O- s5 f2 J% P. D2 ?8 W    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)
3 F1 v! O0 _, ?3 }3 R5 R/ M  M/ H- p        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');1 Y' [! B( z, @$ u8 D1 w. R
    end% }" |/ L2 c. o# E
    swarm(i,=ss';" }) B$ C/ G7 @. N% C4 i
end8 H; S4 T; }1 k! W5 h
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵0 \/ J" ~9 T2 T6 x. M
fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值
# ]$ |2 E3 f7 \1 o# n  O4 Y%% 计算初始种群适应度1 w9 O( `1 w* U
for i=1:swarmsize
/ w! @, H( C* }) ~/ H: V2 a9 w. j$ S    X=swarm(i,;& Z* D2 h" x3 D$ W8 k
    [SUMG,G]=jn(X);9 M6 y' D( g; I8 [; n6 P
    fswarm(i,=SUMG;8 O) r* L( C  |9 V5 s4 t" g8 D& E
    %fswarm(i,=feval(jn,swarm(i,);%以粒子群位置的第i行为输入,求函数值,对应输出给适应值
5 z! ^. q! Z& H8 ?. b) Nend0 @, j, R. u; D0 R
fswarm6 i7 e% J/ o) q6 N+ ~/ F: v3 h

6 G% w) i7 W$ Q! U2 o2 J5 A. ?%% 个体极值和群体极值
. u3 K' g9 y) w8 F# a1 \; a[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列/ x1 y/ K/ w6 u1 U+ m4 |4 z
gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己
5 I2 T. O- m% F/ @fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
; w& }/ l; F$ K& {zbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解
! T- f& x# _  e) ~0 Efzbest=bestf;%全局最优适应值
; Q9 b: q' y; E9 N7 Q5 d- X, Z( y" E9 k; Y( u7 z0 G

. {4 E3 b0 c) z( I% \8 N# ~7 r1 s: u%% 迭代寻优; h0 K" R/ s3 G* C
iter=0;
5 G* o' ]* T: \2 s5 G, n* gyfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵
0 Q5 g9 E, V. l7 ox1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间5 p, z1 N& x5 U  r  g
x2=zeros(1,maxiter);
: |% m/ L5 }& _x3=zeros(1,maxiter);) y  }- c) U5 M2 V7 m
x4=zeros(1,maxiter);
; h6 e+ t# f/ ix5=zeros(1,maxiter);
4 b9 q3 T5 u) x& u4 r& jx6=zeros(1,maxiter);
3 t$ y! P# u; ~, V% \4 Vwhile((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
+ P# A1 t5 n# M$ {1 S    for j=1:swarmsize0 J- e6 j6 e2 q, L! z3 g. p
        % 速度更新- [  F4 z( H0 c) y0 `9 m
        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);
2 x) X' o$ G5 @- |: e        if vstep(j,>vmax  
- S( j/ J! k, B; x, K8 Y3 @            vstep(j,=vmax;%速度限制
( f* f3 q: i# ^: w3 }3 g) c        end
- c& n6 R& ?% R, ~, i        if vstep(j,<vmin4 I: U% S1 M' I+ `
            vstep(j,=vmin;1 q+ ^  ~" Y& Z0 d
        end
: J% b9 V8 N0 Z* q2 s) v        % 位置更新
8 v9 N" w' @8 n, a: k        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;. L$ H& A6 l3 a
        for k=1:dim
8 f) u; Q$ D2 C+ p8 o9 B  @            if swarm(j,k)>ub(k)+ T+ N5 l8 V! k
                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制+ r! `( y  k# n5 a' _' X, p% F7 Q
            end& t1 n- j4 s4 M
            if swarm(j,k)<lb(k)! i! l) i, q' T4 I) S4 \
                swarm(j,k)=lb(k);" u& R7 T- ?: y6 H# ?- {2 Y
            end
( f$ P5 @% _* n; h6 n        end: Q" X: \2 B' |3 `

3 L9 `  }1 v. F7 T" h+ a        % 适应值        
! Q3 R) I# W$ }& c3 t         X=swarm(j,;* }3 `4 T6 L7 C" M9 Y0 j
         [SUMG,G]=jn(X);
* {( e) h3 r- M0 S. E         fswarm(j,=SUMG;
: M( T2 g, b1 H0 @        % 可在此处增加约束条件,若满足约束条件,则进行适应值计算, h" x* e. p4 ?" s9 E( r

% V5 T& o! ?. ]( u. h        %+ n% r6 q) ~2 Y: ], M& r/ `
        % 个体最优更新1 z( k, P" ~2 y1 D) S+ X; e
        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小
& r, Q/ M' g) D+ r( x2 Y            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新
' n+ {) r% o, h/ k0 X9 @7 \            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新+ y, Z- ^" w& m# }0 b8 G: w) i
        end
6 I8 g+ E7 r- U' ?' }, G2 |        % 群体最优更新0 e7 {6 k$ f$ P4 ]' q" X
        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大
( q6 K& g1 {! T. k8 P( u6 w4 _            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新
  V9 `& R( I! t$ c' `# R4 [            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新
* v1 n4 _3 o, s  T  h; t        end% p* Z/ K0 t9 y! U* B9 M4 I
    end0 J- c; N4 C! H' ]% Z
    iter=iter+1;
" F: F: ?: U, `    yfitness(1,iter)=fzbest;
7 B6 Z) I! `( b/ t' H4 {: e$ y    x1(1,iter)=zbest(1);%将全局最优解的第1个元素,依次存储,共有MAXITER个9 d4 _8 L4 s2 T/ F! B9 f
    x2(1,iter)=zbest(2);
/ ?* }8 [5 u! F" E# s  v% v* K3 P9 v% E& k    x3(1,iter)=zbest(3);
: @$ n$ R  y3 Y" P6 j7 A    x4(1,iter)=zbest(4);
1 n/ L" o7 r& u: q# A; u) U    x5(1,iter)=zbest(5);# ~' s# t5 k; m% e
    x6(1,iter)=zbest(6);2 L  \" \  Y* U& c1 o7 q; k
end; B8 V1 L# o% G  m' y* n/ b( |9 q
min(yfitness)
( A& a3 Z& s; J- V+ U! lfzbest* c' O+ n/ I) ^3 t9 ]5 Z  X  ]
zbest
; }1 M: r( j8 {' f8 I; iX=zbest;
- }7 p! c5 p% v( ?' P+ y[SUMG,G]=jn(X);( p( I$ C( X. Z2 L6 S
GGbest=G;GGbest
6 W$ U' u2 n# g: ^# _: o! S: e%% 画图/ u" H5 w* T/ a. y% @4 x
figure(1)
; ~* E! L5 w( e0 [: i6 j6 Eplot(yfitness,'linewidth',2)
" p% m+ Z- r2 {# y. y. N" E  ftitle('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);
! w9 A/ C) Q5 Z7 D1 txlabel('迭代次数','fontsize',14);7 R" M% ~. J& h9 }& Z- S
ylabel('基尼系数','fontsize',14);) @/ U1 F4 x7 l0 O2 L

$ V. X3 ?  L: ~' U1 {5 \figure(2)
3 ~, Y9 R5 p$ ^& C$ ]plot(x1,'b')
- v1 V4 z, A' V$ f4 M  J! q" s3 k4 Dhold on
5 a. b% N# |# t' a3 y- s+ u& R4 D; aplot(x2,'g')
( X- Y: M* N3 V' A+ Y& i) l  Q3 |7 ~4 {hold on
( \- n; [/ Z* f; @4 {; iplot(x3,'r')
# e$ s7 p3 p  Z( h/ l) ?0 g1 `$ Jhold on
5 x5 X$ q" ?$ j& }! A* }plot(x4,'c')$ S' |( N5 u( B! r8 H' \
hold on4 j9 k, k: s$ E" U. _
plot(x5,'m')
; s" W+ T% [* uhold on3 Z3 G" A6 C: p4 }% I" l. m
plot(x6,'y')5 ^3 t* r" w7 q& v
title('x优化曲线','fontsize',14);/ y5 x) Z' N4 x# {' p
xlabel('迭代次数','fontsize',14);
: s# U5 G2 k# x' z$ mylabel('参数值','fontsize',14);) }' v, ~  j, o3 A( w
legend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)
- O) [  [- h0 p, P& |6 d) V/ e* ]2 Y6 \6 {& `) n

8 `. a7 T9 o0 o$ h! Y6 H- z1 p. u8 F
%% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数7 P  E: `0 }: v# a4 C3 a
function [SUMG,G]=jn(X)- u( I: \; Y& O  v" K5 t: ?
%% 已知数据; k& e' X1 N( k$ o- o
% A矩阵,行表示企业编号,列表示员工、营业收入、税收总额,其中数据位百分数- d( e4 d- O2 r9 b3 B
A1=[ 30.8 59.2 39.92;9 H1 h$ U+ n8 A$ Q; b7 x
    17.6 9.5  31.42;8 ?0 `( _! U  o9 m" Q7 p# m1 s
    13.6 7.1  6.62;
7 f  J9 A; z) l! ]' G+ a% Y0 g    9.5  7    5.64;
: D. U# g% ~& I  A1 b$ f" A% V    23.8 5.8  4.79;) V; \( C: b4 E3 H, j: ]
    4.7  11.4 11.6;];
' F5 {+ A7 x/ Y& VA=A1./100;%将百分数化为小数
' J- T: a" U( t% }4 |3 |' X1 {) W[am,an]=size(A);%am=6;an=3
* [  ~* \# o/ _3 U# U6 O- h% Y矩阵,行表示企业编号,列表示二氧化碳百分比,其中为百分数
4 L5 L5 d: N4 T- Z# w& lY1=[33.08;
8 s9 N: H3 H6 _, r6 k* k8 F   21.85; % l! P* j9 Q$ k! Y
   6.19; : Y/ ~1 p4 v/ L) O
   11.77;
1 S( X, E. i6 f3 p. R& }( `7 }- v3 C1 R   9.96;
+ ?3 b+ R% z+ E0 n& w$ R+ ]   17.15;]; ! @) H7 g0 o: ]5 x; U/ s
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
" u6 ^) d2 t- U2 }& U9 J[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=18 H8 X0 y1 [9 Q
%% 代入X解向量,X为1行6列向量- A* _6 v6 V: @2 C1 {4 y4 d
XX=X';%将矩阵转置
) D* s- B& D, b6 J# Rone=ones(ym,yn);# x3 c# A+ J4 j+ x3 h1 h0 m
newx=one-XX;%1减去对应位置的解
* U; G% t- P) U3 a& s2 u%% 计算基尼系数G
) n, k4 W5 ]' M) dG=zeros(an,1);%3行1列
) p/ T' R* ]6 P! Lfor j=1:an
& Q8 D' c+ r% B; F, Z    aj=A(:,j);# \) V& v" q( ?4 V1 m
    yx1=Y.*newx;& ~8 t9 J/ q$ W. r" L$ m. I
    yx=yx1./sum(yx1);
" }+ p* z3 ]4 e; J& _, V    ya=yx./aj;& _- [& l! D4 |, j% z
    compose=[ya,aj,yx;];
9 R* O! j8 D/ c7 q& M) {; y    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;
6 z- z2 v2 S. p0 x  _    ajnew=newm(:,2);
- N. c3 l7 t1 [' i( L    yxnew=newm(:,3);* ?1 z) t! a9 ^, q; Y2 @
    yxnewsum=zeros(ym,yn);
0 g( O+ W2 w8 t1 n1 [    for ii=1:ym
  _' g/ Y8 }. `& R- p# m        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));
: ?# _/ n. {7 i8 p3 O! ?    end   
% I9 l! Q1 v0 s5 m    yxnewsum2=zeros(ym,yn);* \6 W, k! Z- U+ B
    for iii=1:ym
; J# B# l9 m! r( b$ d$ C  z6 m" ^# p        if iii==1
8 J3 S7 Z) J) o6 ~, t1 Y            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);1 [# _: G' R: @
        else
# x" i" W( O) _/ v, b/ x, \        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);+ U  P" j! ^2 U- X; C9 @' t
        end- f+ T/ W  z* g3 h
    end   / O8 v$ B( K! @$ _# G2 V
    ay=ajnew.*yxnewsum2;1 n1 s# P* N4 T2 J, ?1 N9 z
    gj=1-sum(ay);
2 {1 p* c, ~- T% T    G(j)=gj;
5 W1 W% D; q  Z- I. l4 Wend6 Q* {5 o% o& m5 }# ]
GMAX=[0.3;0.3;0.2;];
4 k* {1 s( L$ P6 W. w: ?7 {if ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))0 e6 R7 X( }" C0 d- \
    G=GMAX;9 a8 j- v9 H' k' D9 z
end# |# t: u7 P/ R0 w
SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);
* w& ^* J2 U& R3 i) y, }%输出G,基尼系数3 O- f# A/ I3 Q

% K+ R5 G; ?6 u; W5 ?) A$ `8 l+ `5 D# j& h8 \1 T# A' X

作者: 夜雨声烦    时间: 2016-4-26 21:43
这好像有问题,帖子中笑脸应该是“”的,大家使用时注意一下!
! K4 g9 M: [5 M# F' _. ?# E
作者: 成哥cc    时间: 2016-4-30 20:18
00000000000000000
. n3 I, y: Q7 A1 P* n* b6 b




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