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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(): H. u- {  g, U
%% 清空环境
- ^% f1 u5 w  ~6 Oclear;
3 S. R# k0 O$ d( zclc;
- N: ]# v+ E6 A7 a9 t% A+ d; L$ D$ ~
%% 参数设置
% e0 h8 @0 r1 E2 lw=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。
- b; @: r! J8 Y/ G/ _- I; Sc1=0.1;%加速度，影响收敛速度
7 n( q5 D% g6 e, k5 Vc2=0.1;
7 j9 q5 a1 ]7 f* gdim=6;%6维，表示企业数量* L9 I/ i3 U& P4 u! w5 ?. q
swarmsize=100;%粒子群规模，表示有100个粒子4 j" Z( i' x! f; S
maxiter=200;%最大迭代次数，影响时间# U* v: ?' j9 d8 a
minfit=0.001;%最小适应值
$ G. \: G  i% F. Z3 }/ B: }1 dvmax=0.01;%最大速度. X" Z/ L+ r  W( b6 h& N
vmin=-0.01;%最小速度3 B) W) v; T5 l5 _, o# {& ~
ub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制
" x! c6 Z* f/ T- @: o7 ?lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制
4 M( S4 L3 X  _6 P$ ]
/ Y* H2 q' f7 a% x6 V$ d* u%% 种群初始化) `7 r/ X4 Q* |0 d! M% e* g
range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标，初始解位置' j! r7 |! E/ z& |& j! d
swarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解0 @  [# y+ O/ O8 C3 O" p
Y1=[33.08;% v7 j: e- x* W! }9 m  X
   21.85;
" i$ X1 B$ j1 }6 Q9 ]   6.19; 9 `, c% L- \, K  P
   11.77;
( q0 b) \& ]) y4 B   9.96; - O4 g2 K* F  F2 W! A6 f
   17.15;]; , q0 u" E! L" n7 h; X0 `0 z+ O) b* ?) k
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
; U( g+ @; C5 p6 x% t6 R( K- |[ym,yn]=size(Y);
( A1 o/ ^3 m9 }9 ?) W, J- s1 Hfor i=1:swarmsize  %% YX的约束
6 l, q9 J, A% R: S6 Y* \. r! D    s=swarm(i,;
1 v7 J7 S9 {7 V7 O: }9 J& `# J    ss=s';
, g- i; P1 J: b, W! u    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)
1 x, A! @$ v( p- g7 ^5 B2 k; H        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');1 j! i9 W( s2 n: K5 r% K
    end
: F* ?) I6 @. U( f; J$ K    swarm(i,=ss';! e% j3 N. Q' n( `: [
end, k+ R& C) S9 u$ o: \2 I' w
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵8 P( w1 ^9 g. A+ L! t5 {
fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵，存放适应值& M% r# e& F, f
%% 计算初始种群适应度( u! k% R5 F4 w7 f
for i=1:swarmsize8 D) X! ]  p, V8 A
    X=swarm(i,;/ ^. _+ l: s1 W
    [SUMG,G]=jn(X);
% w" [5 K8 R/ [7 E    fswarm(i,=SUMG;
7 Z4 ^  k0 o1 U    %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
( C; Q0 T% m2 s! w  B! D0 `end2 }4 z% [) K* p, _! n/ Y
fswarm
7 v; D5 L8 k" G; {4 G6 w6 P8 F2 Y* o  _3 T& B: _! t
%% 个体极值和群体极值- {5 u, W2 k' U: I
[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值，和，其所在的序列
& ?3 \/ V' l- K4 ?( I" w& [gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己0 ^! C! I/ v/ l) a9 g" U9 r# i
fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
1 E$ g- s" S" {' l$ pzbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列，全局最佳解
9 U  K3 V! w2 x6 ~0 |5 yfzbest=bestf;%全局最优适应值
) Y4 O1 I1 ~# }" ~) v' x4 v8 ?

4 f( L$ L2 M+ J" Z; @2 u9 ?%% 迭代寻优
4 }9 _, U$ C+ C& x$ o: T! Miter=0;7 C! `+ |  R4 y# l4 `8 [: l8 a* A- Y2 m
yfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵，存放100个最优值的空间矩阵1 ?7 m: w( Y- ]' w; p! A* O
x1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间) V( I+ c/ b$ q4 n( k
x2=zeros(1,maxiter);- U3 |! w  A* X9 |" B* d8 i0 k
x3=zeros(1,maxiter);
' q( j) `2 t7 V# {x4=zeros(1,maxiter);
0 o, I  Q9 m2 X+ C; U  \* n+ px5=zeros(1,maxiter);+ C$ b4 p$ `8 A) F# ~4 U
x6=zeros(1,maxiter);+ o0 t- l$ P* h) @
while((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))1 e( ]2 X5 ~8 s" \/ }0 o
    for j=1:swarmsize9 U: C5 Y* s6 e4 j8 l) J
        % 速度更新; }* G+ D9 K6 ^/ L4 C
        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);" P! \# W+ _% k
        if vstep(j,>vmax  4 h, |5 ?: y: L
            vstep(j,=vmax;%速度限制  j! j3 ]* O$ Y( `3 {
        end  T# B/ n- M- u: r. V
        if vstep(j,<vmin
8 B0 t" ~  ^3 _* \  ~            vstep(j,=vmin;0 Z, Z3 k6 f+ q8 X# f# f6 C# y
        end
$ w1 O  j$ l" B) y9 N, [) {        % 位置更新
; Q) @* G5 u6 P6 `" y5 }        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;
0 u) q4 t$ Z5 W  b- u        for k=1:dim9 y& O1 m2 K4 t: h; F8 V
            if swarm(j,k)>ub(k)
- v( Q- D* D/ z) {9 `" f/ Z( y                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制
  O5 [3 X8 T6 \/ w/ b) m            end
1 i6 @3 h! x1 D8 N. e, H8 W1 I* [            if swarm(j,k)<lb(k)
' E1 n# p2 A  j7 O                swarm(j,k)=lb(k);; Z+ b& {2 `/ w, b: l/ j. j) N! ^
            end
) ~# q* C2 i- r        end
) P. V( ], ?9 H$ |7 }! E) h
/ `% J3 O7 k& u. ]/ x! `; h        % 适应值        # s+ A4 B" N6 D: }
         X=swarm(j,;
, h# s  k9 h2 f         [SUMG,G]=jn(X);# r. d: j+ Q8 s; L9 @1 z# M6 p/ z/ s
         fswarm(j,=SUMG;
# x" ^' L" E- c" V  }' Z& C        % 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( A2 {3 {8 u4 ]
1 V/ [+ ^2 y; [& k' @
        %
0 D- T" ~1 h  d        % 个体最优更新; [8 b: R! ~; a. ^2 y
        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小
! u/ @4 V  s/ |. V: g1 J            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新9 k+ U+ U1 O: w# S
            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新* V- u5 b! c  i* j4 s6 Z
        end
: |$ t% \; e/ o, {* M9 A        % 群体最优更新; x! ?- Z; c% w) Z
        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大# @  @& h/ Q# A% U8 z
            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新8 g+ L, I5 ?* d1 l. r
            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新& e+ S5 F* Z6 q! M- K2 j
        end9 {# W7 f/ U8 X3 ?3 e9 \
    end( Z; l8 r  n' Z# b- Y! k
    iter=iter+1;/ b9 b7 N/ A  q& z& f4 g/ i
    yfitness(1,iter)=fzbest;
5 y* |7 b# `; \9 O0 M! j    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+ `; ]0 q: }1 \! k$ ?8 |0 S
    x2(1,iter)=zbest(2);
, `7 G2 I; V4 c4 E) p/ |! ~  t    x3(1,iter)=zbest(3);! M+ E5 l7 s$ i, i. }
    x4(1,iter)=zbest(4);
% f! u  d8 b! u) S    x5(1,iter)=zbest(5);
2 x* a' l2 ]3 S+ N, @7 ^0 v- W/ _    x6(1,iter)=zbest(6);
# O1 U: Z4 w' z2 ~3 x7 d; M, Y" Hend
1 N' i- e7 z; s) Imin(yfitness)
+ S5 d0 x  K3 |8 H1 B; cfzbest: S4 `, f3 {" S
zbest$ K0 I  H* a- e1 |" I3 [) m' s$ b6 T  }
X=zbest;1 n$ X: G* C1 Y8 K
[SUMG,G]=jn(X);5 g+ G: W% x% P7 U- g5 \
GGbest=G;GGbest
. }: B) g; r, Q%% 画图
8 T1 Y9 g9 V/ wfigure(1)
$ H4 J) c  y5 Y& rplot(yfitness,'linewidth',2)& `" y- W: u$ s6 n) d' ]- m  @
title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);0 \/ U* @  c  b" `# Q$ J$ R7 X7 t6 a
xlabel('迭代次数','fontsize',14);1 V, c( \3 ]" ^2 _. l+ v) G
ylabel('基尼系数','fontsize',14);
6 F# y; z, v# r* i4 r) b. c/ N. u7 S& E. k4 Q6 e: K6 @+ k$ m
figure(2)
' \0 v- w% E5 s( [0 \& zplot(x1,'b')9 Q, G2 |; {' u% E9 j" Z0 w6 N, d
hold on
4 j' n, d. R9 Uplot(x2,'g')' [: g$ A6 s2 l2 R  v
hold on* S1 i. {5 F: h' v
plot(x3,'r')& A, x" p& }! e: y- Q3 a
hold on
9 P8 U; J' v- C* I3 O1 f; splot(x4,'c')7 o4 x3 Z3 H% I
hold on  V$ C- z- h1 o6 r. D1 b  [
plot(x5,'m')
6 v& [% f7 g0 s6 @2 vhold on% O: T6 _, s9 T
plot(x6,'y')& j' x1 C$ a0 F! J) S. H
title('x优化曲线','fontsize',14);
# ~+ w& P. P4 H- zxlabel('迭代次数','fontsize',14);8 E) A) b+ x) c: a) s) p
ylabel('参数值','fontsize',14);3 S1 o$ W4 d$ h6 \- w6 C9 m' U8 `
legend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)" [/ r4 w. }+ J
0 h  m  h# S6 E0 ^# U. N, {9 \
" A7 Q4 J, O+ U& p

. ~- f/ t$ T, B$ F4 O) j" w# G$ \%% 适应度函数,即为目标函数，这里为基尼系数函数" t5 B* S/ o% p' ]) P0 u
function [SUMG,G]=jn(X)# H7 }! _% c* Q& |1 T" Q
%% 已知数据
& m3 A& _( n, w* X3 ~% 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
( `* w* s5 r! `$ {5 aA1=[ 30.8 59.2 39.92;
% _. J/ w+ {% u) z5 H    17.6 9.5  31.42;/ Y/ I! s) L+ _  e/ i  X8 j* V7 ^
    13.6 7.1  6.62;
$ {- t0 ]5 Z+ r1 ^6 x7 r9 ], \# C    9.5  7    5.64;
) R: m: C: i+ B0 O& @    23.8 5.8  4.79;& G( U2 `9 ]; a4 ^! E- Q
    4.7  11.4 11.6;];" h2 H3 q0 C. J4 }1 t
A=A1./100;%将百分数化为小数+ V6 _* ]6 m  E0 J7 ~* ?& E8 ], U
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
; z& e6 r- o- O& o0 k* \5 l5 s% 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; s3 a' G1 F& i7 y0 w  y0 d
Y1=[33.08;  P( _4 H- b7 A1 o# _
   21.85; * q- X( Z% [4 W# L# i  X
   6.19;
: ~& p5 f5 k+ h( \3 K   11.77; 3 @# Z( H8 `) X, ^9 {
   9.96;
7 H  R4 E+ y: N* y( A$ u   17.15;];
7 \% E' M, b8 P0 t( M0 `Y=Y1./100;%将百分数化为小数( A. }' y0 f8 ^9 K( v/ L( a
[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=11 P# q6 t9 y/ i
%% 代入X解向量，X为1行6列向量
+ q! y+ l1 d0 gXX=X';%将矩阵转置1 R" m( X* ?: ^5 o, T
one=ones(ym,yn);* Z# c; S0 Z; C$ D, P5 P  H
newx=one-XX;%1减去对应位置的解
# x6 n$ {3 P4 }& e%% 计算基尼系数G
6 Z% k+ C3 z" B5 ?2 |5 r# n" LG=zeros(an,1);%3行1列
( W# ]0 z6 t0 K6 }for j=1:an8 n0 }$ E" k4 y1 R% k
    aj=A(:,j);
) R0 e$ y5 c7 V  i    yx1=Y.*newx;
: a: d, m: R% Y2 `    yx=yx1./sum(yx1);
9 x0 |  `% E$ n1 x0 N( W    ya=yx./aj;
! ?. [/ ?8 e: b  P* W2 W    compose=[ya,aj,yx;];
6 }6 J9 J$ {* e/ K1 a# O$ ^    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列；
- L) E; s: {9 \) B, h    ajnew=newm(:,2);
# C0 j9 N6 }6 _+ Q    yxnew=newm(:,3);8 `# X5 Z8 p4 t5 _
    yxnewsum=zeros(ym,yn);( I: s" B: I3 c
    for ii=1:ym
& j" h; F* S- [: ]4 w& F% U0 }        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));2 J9 P5 V: u/ Q3 W) y3 y
    end   ! r& l+ C; c' v& R4 K8 N' b- q% m1 n
    yxnewsum2=zeros(ym,yn);
9 `3 C3 i0 B  m) k    for iii=1:ym. c8 H0 N* C1 l* J6 G
        if iii==1
6 x& b3 x0 @+ E% C! x            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);% ]; M* H+ R% v# r* V
        else
" i/ p" R, Q9 a  F- m        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);
7 S' b+ W$ Y4 C6 s" W& p        end. _- W0 y) V6 N" d
    end   ! n5 Z0 H  i: R% B9 ~
    ay=ajnew.*yxnewsum2;8 J4 O5 i. g- x7 r, L% k
    gj=1-sum(ay);1 C+ F7 A6 s6 Y3 {( p* _4 ~
    G(j)=gj;
* Y: \4 f4 E  }end, j/ N* L; T! X; _+ x- N
GMAX=[0.3;0.3;0.2;];
& x, S* C# ]/ kif ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))
$ k5 d/ D" L" p5 D6 O+ l    G=GMAX;
. x* ?2 i# l0 o5 I$ l0 gend) z6 Z! j: j, i# `# w8 |
SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);; q( X' E4 x6 l+ K; n& M' G
%输出G，基尼系数& f3 c6 L) Q4 F0 [! \
& F1 K% y9 d! q* }1 m

( S" K! n% `) [- A
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！$ U1 z* _* Q" c
作者: 成哥cc    时间: 2016-4-30 20:18
00000000000000000) N2 D4 j0 v1 ]% C! I  Y: p




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