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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()7 {5 P2 \# w: t/ M# m
%% 清空环境
: }$ z% T1 w4 `: c' C5 Kclear;
+ z5 V; g- n5 ~5 Hclc;
/ d# r& Q* f  k. _( q; b
/ c: H6 p. B! X$ t8 A, h. R%% 参数设置; m, \3 J: i& y: O) D' j4 G
w=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 _9 o9 W) O* Wc1=0.1;%加速度,影响收敛速度# A3 U9 q2 A3 I* {
c2=0.1;1 y* K2 N* L( f% E; E
dim=6;%6维,表示企业数量
  o* r( [$ v( D% wswarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子4 p) K5 A# d# Y: i' b, W
maxiter=200;%最大迭代次数,影响时间
# T. R) F; m9 ?0 {) R0 }# e9 H( zminfit=0.001;%最小适应值" y2 H3 \& v* @1 r* l6 C0 d
vmax=0.01;%最大速度
4 M$ q. H4 n! T! ^. C/ fvmin=-0.01;%最小速度
9 b6 c8 [  `* e0 N, S5 ~ub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制7 N) t: z4 k$ {6 D( E
lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制5 Y' A2 r8 H5 K. V  z; |# |, |

( n3 j& T% u! F%% 种群初始化
1 j" a3 L# W9 c/ S) ^- |) V. ]range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置0 N/ @. T/ B/ c, V$ e
swarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解
, V9 ]2 ~) z! O; I+ \Y1=[33.08;
0 o; ?$ I' P. t$ W   21.85;
0 i/ [# n5 ], X! }+ o0 v9 O   6.19;
# A8 ?1 D! T4 m2 i$ C   11.77; $ ]# [9 n0 U( C
   9.96;
" m) F; {% R- a: v* K   17.15;]; ! k. W8 @$ c& D$ v: b  `, l& M7 o
Y=Y1./100;%将百分数化为小数# }3 u, y: \% |* e1 D
[ym,yn]=size(Y);
5 e( Y) w, w- F* x9 }5 ]for i=1:swarmsize  %% YX的约束: I$ M7 k1 q5 X' N
    s=swarm(i,;
& P/ i, ]1 s+ ?* |! D( ]    ss=s';
0 @+ y* V& p+ S6 D    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y); [' V+ |+ V" M7 I
        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');
' X. B+ V- U4 J% ]8 q4 P8 K" W    end
5 Y) ^2 j: f; @" k    swarm(i,=ss';: j' y! |% c; F& q! g
end2 J7 a# ]+ d& D4 |3 t/ Y
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵. z3 ?0 \1 h  Y
fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值4 v8 I$ H8 L8 r  b
%% 计算初始种群适应度
4 A0 Z% H1 u% h8 E5 g; Yfor i=1:swarmsize
# j/ @4 Q5 r  N    X=swarm(i,;$ Y5 m" |3 k+ k& R: R/ J9 g
    [SUMG,G]=jn(X);
3 t) l% |9 s, t/ u4 R    fswarm(i,=SUMG;
3 G- v$ R3 ?( a6 x" Q    %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+ _) B. [8 f4 n* m# m; l7 ?+ m) Y1 g2 S
end
% C# J, d9 e- v4 cfswarm* j; _: |5 D( J% f$ D
5 B( z  Z& N3 i
%% 个体极值和群体极值0 i0 J- H9 L4 `( a. V8 F3 V
[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列! ]; Z7 U, J3 I% X3 g
gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己, L4 o* M2 b7 H( m% F
fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值$ T0 g  D/ ?, J8 I% I
zbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解
6 J: c1 N- G- G7 i3 i/ Z( Vfzbest=bestf;%全局最优适应值
1 H$ q: x2 y# B  s8 }. I4 B! P7 E  B. h
+ D( C9 N$ m4 z
%% 迭代寻优7 n# z) ~4 K9 i3 p* P
iter=0;
3 X5 {+ m4 D0 C- {. j" X' yyfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵
( N# \# I+ G( z% d! fx1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间5 d! F1 D9 b/ a; Z" D, ?/ ?" q8 |+ C8 n) ~
x2=zeros(1,maxiter);  Q& z* H4 }* m7 P! p
x3=zeros(1,maxiter);5 x( A' u( \* v, E
x4=zeros(1,maxiter);
$ O' n$ g- M  _- }) ~0 _x5=zeros(1,maxiter);
3 a7 r8 r: `+ |) C$ S# J, B3 a; P4 mx6=zeros(1,maxiter);. ~$ ]3 N0 a$ j0 _5 M; b4 f% k
while((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))! Y  b8 H, n; P0 S  f% S6 `1 m: k
    for j=1:swarmsize
7 |! L$ j6 J& q* ]4 T0 X        % 速度更新
3 T  q  g7 f8 \+ i" @" V  y  Q0 {        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);% ^1 @, C# M  X& z8 u9 T% w
        if vstep(j,>vmax  7 F  O! T/ [: H. x% O
            vstep(j,=vmax;%速度限制
+ g* r8 Y3 I6 D6 d9 X6 J        end
$ I2 F/ G- d; A- ^. y% j% Y        if vstep(j,<vmin2 A* i5 q& ]+ |* v' ^; e
            vstep(j,=vmin;
1 R3 O% c- S0 u6 W" J" P        end
- \7 r) s. c! p, e! o        % 位置更新
6 I5 I7 F! D* b2 e3 d, U5 D% T  }        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;
) a0 Z, N5 a& T, _9 n3 [5 i        for k=1:dim" ~4 @/ U& F; ^$ I, {
            if swarm(j,k)>ub(k)3 }! D+ X6 [. O/ O. J2 a
                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制, g, i2 X% m1 s2 a: ?' A
            end, T) W/ u" X/ y. d  F
            if swarm(j,k)<lb(k)
9 }1 q- d  ^; J: x+ O                swarm(j,k)=lb(k);( ]. K# s2 {4 z9 D5 K
            end) @, M+ S/ S) J2 M5 g
        end
1 n1 @$ y! z: W4 j3 ?7 \0 l3 I# U" L& Y5 r+ ]- W
        % 适应值        
% K. s- _) g/ n1 H7 c4 T         X=swarm(j,;* N5 Y8 Y# R% L7 g
         [SUMG,G]=jn(X);
( p( M9 ^: J5 h( H# h         fswarm(j,=SUMG;
/ c2 O7 D) K6 J        % 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
2 Y; F" i  i% Z0 O
7 P3 g" H: ?4 ?; N" u3 S        %
4 S1 Y1 A  e3 G0 ~        % 个体最优更新+ P  ^: W6 K. U$ Q7 i4 K/ S
        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小
0 N2 H9 k+ T& o2 d. y! i            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新
1 Y" P! d5 |* [  a( }3 @            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新, T: p% m8 n* l
        end  o' _- v" D+ c# d/ Q' ?
        % 群体最优更新
9 V& I! @1 L& K# h' J% }- X8 l- u( Q        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大# I8 y( \& s  r$ l
            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新
3 Y3 E  x1 X9 P& U, g# @, k            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新
# e- H( `1 E' `" z1 T4 b: b/ |        end0 r! j3 [2 f+ r5 J1 S$ |% m5 Q1 ]
    end
6 T! n$ S. |, @- j4 B  X! T9 f    iter=iter+1;
- r9 `9 u) s2 T, j4 b! ?    yfitness(1,iter)=fzbest;
. d  {/ s1 M5 w2 u; X    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
& m! K+ K1 f  E/ ^$ p4 e- R    x2(1,iter)=zbest(2);, R1 J3 L8 C; M# ?0 L& z4 }/ ]
    x3(1,iter)=zbest(3);
7 q6 {+ @$ X3 W0 @/ x    x4(1,iter)=zbest(4);
/ w* A, u4 T# j& y& o; T4 e  C    x5(1,iter)=zbest(5);
- U3 }. h' i4 t" ^0 P% S    x6(1,iter)=zbest(6);0 q6 X3 P: i7 z# s( Z8 q+ D
end1 R  z1 d/ u0 i$ N- p3 L
min(yfitness)$ ?" q1 Z( V% ]& i* x' A; c
fzbest
# D+ f, b, F6 K2 g4 J9 k, i8 azbest
! C6 I* G$ @! v# d, O- I. cX=zbest;
2 \. ]0 R9 B! ~. b' w8 |[SUMG,G]=jn(X);
3 s# n8 t) A8 p( d7 z$ h  _! a$ s2 ]GGbest=G;GGbest. m7 |3 [4 l! i5 W" L( ~: d
%% 画图
. M9 d/ z' v2 |1 M$ ffigure(1). A9 u; H8 v" o7 h( l
plot(yfitness,'linewidth',2)
6 M% q+ k$ u4 }6 {% C% otitle('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);9 p9 G' b+ W: D5 `! ?. a" U
xlabel('迭代次数','fontsize',14);3 w5 _- R) R" X! ?  \) R
ylabel('基尼系数','fontsize',14);) S- [8 f/ i; n% r. s

: R8 ?0 x1 F: efigure(2)
% w5 i: @& P) S$ X& t1 Nplot(x1,'b')
  N1 _. s: Q* R8 J; \8 D5 nhold on' e7 Z% Y: G& U
plot(x2,'g')
; F/ M0 W( m+ u; f7 Hhold on
2 ~8 i* ^" f0 A1 |! B* N2 Mplot(x3,'r')2 u! s& Q2 G, A, T* M; W
hold on
- s6 [( J+ d# T: |- _1 P% I7 wplot(x4,'c')
6 I/ h  W& W% Z# M0 I1 Ghold on
  P( `; T; ^& q, _& mplot(x5,'m')
& I% }" s" e2 y  g9 h9 ihold on
" Z6 k. @3 r3 _0 P  J& Zplot(x6,'y')
' r' F+ w% T8 ]1 K& _# _* dtitle('x优化曲线','fontsize',14);$ A8 e" v  }7 B
xlabel('迭代次数','fontsize',14);7 z/ m! ^! X. H6 b8 V
ylabel('参数值','fontsize',14);
1 ~2 Q. X% t2 ]; u4 X: P$ H! Zlegend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)2 c- a4 r1 p: i# O3 \6 o& o
/ o8 C+ M0 x. b5 A) o4 \

) Q7 |5 I7 q# N- {) B' m& |' y% M) H# i, I; n' [  [$ b) B& E0 ^
%% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数" R4 G' I7 ^$ ]# O. ^; p
function [SUMG,G]=jn(X)! t3 Q1 q/ J! H9 J2 i
%% 已知数据. q, E9 M# [3 P/ D
% 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# J$ Y# _% ^4 N8 r! X
A1=[ 30.8 59.2 39.92;
' ?6 a0 a4 E8 s    17.6 9.5  31.42;* s  }8 ~- E% r: U6 i; z4 G; y
    13.6 7.1  6.62;
" z5 {! g! F& g: Q2 E$ P! q# k4 J    9.5  7    5.64;7 F6 a8 `/ I6 H
    23.8 5.8  4.79;3 y! V2 \  T4 G" _8 V+ k' M$ W
    4.7  11.4 11.6;];/ ~& D# I. B- W- m- M; E: W
A=A1./100;%将百分数化为小数% |' ?1 v+ U; r2 p) V) U6 X3 r7 E
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
0 b# m9 R1 M; R% 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; d: e) M8 |! s# i$ u) p8 d- l
Y1=[33.08;8 I! {9 Q2 l) @  d% }! g/ F
   21.85; $ L7 r$ r8 z$ u5 h9 _$ K0 Y
   6.19;
9 [  r, j2 F1 @. L, x- n   11.77;
9 [" U0 p* k% g% V! a   9.96;
( o9 o1 ~% O5 i3 M, J$ k   17.15;];
# ~! H5 W( P  W9 P3 E$ L6 m8 KY=Y1./100;%将百分数化为小数
* X! M0 H- I( ]& ~/ A2 B1 A7 a. E[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1
! Q3 v! W+ ], a* P& n% c%% 代入X解向量,X为1行6列向量
9 L+ T# ^) Q- c2 m! yXX=X';%将矩阵转置
0 ]% M  z/ M( @5 D* w; B5 Y7 U+ Ione=ones(ym,yn);
% c' o, t( S7 c) _! A* T! jnewx=one-XX;%1减去对应位置的解
: R! h+ c$ D: O8 E%% 计算基尼系数G
7 N3 y: ^) L/ CG=zeros(an,1);%3行1列4 w! X. M( G7 E6 @- ~
for j=1:an
& [: h. h1 a0 h, }- @    aj=A(:,j);% ]" Y8 ?; I% c  I; w( l7 e2 e
    yx1=Y.*newx;8 g6 ]& G8 s3 L: h2 t. d8 n2 r- A# g9 z$ G
    yx=yx1./sum(yx1);' }2 h0 d; f  V( W
    ya=yx./aj;* a2 ~1 j8 G: L) i6 M$ I
    compose=[ya,aj,yx;];- c/ R5 g, x5 |4 I
    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;
5 X. ]: t, j4 ?1 u) F( T; C8 h    ajnew=newm(:,2);
3 W  u6 R9 M7 g    yxnew=newm(:,3);0 \. c8 w" F' W
    yxnewsum=zeros(ym,yn);
* G2 f& L$ u2 X/ ?$ Y! a  D* n    for ii=1:ym6 q; p; w) g+ l# D
        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));( _) \1 b$ W$ S% s- R' E4 u; W
    end   
; B4 X# }# ]4 r" R& \9 e; b& N5 s    yxnewsum2=zeros(ym,yn);
) R; y$ p) j/ O( h) n# [7 u    for iii=1:ym: t; T7 H, ~4 d) @0 @8 {
        if iii==1
( f- ^4 I. S; P            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);1 X, [/ b$ B* I) c; |% l; n
        else
8 \/ W- x5 e3 S        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);: n+ ~, u, U$ ?4 p. g) g0 U7 m
        end: \* L$ v( }) w* R
    end   
$ j, ^) |2 ~3 e  Z2 P- n7 T    ay=ajnew.*yxnewsum2;
3 i8 `5 R3 A0 ]  a! c* G& T3 Z5 i    gj=1-sum(ay);
2 O: T0 H0 p0 M) I    G(j)=gj;
+ J, B0 Y4 p0 I+ g. jend
2 S/ L9 h6 f1 UGMAX=[0.3;0.3;0.2;];7 Z' c( H" {! q  V. k  q0 h% R
if ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0)): G9 j; y! D" C1 q8 v% S0 Q1 }
    G=GMAX;$ e1 M: Z* J8 ^2 I; H
end8 `  B5 M8 |" c9 Z: c& }
SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);, A8 R3 g  `6 m% L& F% D
%输出G,基尼系数' P4 ~! J8 c/ x% |: |% E: Z. _, y

) t  y$ f" n( X: E. _% f5 p$ c+ ~4 U
7 n9 ?" g9 H1 ?8 J; u
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!
3 g! x: F6 K1 ]8 g
作者: 成哥cc    时间: 2016-4-30 20:18
00000000000000000
# c1 Y! i. t; e9 `. E$ y: H




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