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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()
5 k) `3 ~6 a: V$ z4 Q%% 清空环境. M! p! Z+ Y: x! @* W3 O% u9 U
clear;/ Q. S; h  O0 K5 L* c
clc;7 I! }$ Q8 g8 [& S' t' Q( T

, v1 s- G+ D1 z%% 参数设置/ {& |' T+ y% o2 z7 `
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。/ U. r0 ~# `4 F' d( z1 c% a' O
c1=0.1;%加速度,影响收敛速度
8 b* [9 n8 P( Z  Q2 pc2=0.1;2 Q( |+ U7 c- X1 W1 i3 e
dim=6;%6维,表示企业数量
7 o  U  N$ a% v2 @6 I9 pswarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子) B, e+ C; ~  {, c7 S/ O
maxiter=200;%最大迭代次数,影响时间+ M( J/ g7 e7 ^* M$ Q0 e
minfit=0.001;%最小适应值
7 Q, n0 X, f4 n( M+ m) @$ Ovmax=0.01;%最大速度
: C  p+ l1 K# S2 xvmin=-0.01;%最小速度
% E2 e1 R% ?& |# V: a/ H: Y) lub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制+ z, [4 h' ~& T* Y3 r) R5 _
lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制# z8 Z# v; u/ J! Q2 a+ `1 ^

7 L( `- J; V& B& I+ Q/ M%% 种群初始化
2 B) ?7 s" }9 e7 W1 _: Mrange=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置6 I6 N& m. d4 R  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1 L: R) D+ c8 @5 W; @
Y1=[33.08;
! |+ g9 h' K* b, t   21.85; , J; j1 b. @; L! W3 q
   6.19;   a$ C3 y( s4 }! b
   11.77;
0 @3 m8 e( `. |" W6 R: y( w; z   9.96;
% S) ^, s/ T% X- w1 s. {) M1 O   17.15;];
: i  {0 U! n! p, |  wY=Y1./100;%将百分数化为小数
7 d+ Y% m# W4 q3 n7 r# ~7 h4 k[ym,yn]=size(Y);. @* P# e! \' s3 V7 c  P4 Z
for i=1:swarmsize  %% YX的约束
+ k% u2 S7 N4 a3 G! m: U    s=swarm(i,;' y  E4 `1 w: d+ o
    ss=s';
& k% e2 Q! o" H! @$ C3 b: k1 Y    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)2 @, w5 t% e* f' V6 q% H
        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');/ y& F, D" K1 O3 N8 ~: D
    end+ [( X  E) l2 W" c- c
    swarm(i,=ss';3 P0 C$ q, a8 o  f7 ~0 _2 M
end  F" g' e8 H: m" i) L6 a
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵. Z5 L9 ]& I9 T& A  C! d
fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值
8 L1 V! }) G/ @  t% M%% 计算初始种群适应度) Y2 a  \; Q! m5 O
for i=1:swarmsize
% B& E& G& H2 k" y    X=swarm(i,;  L: {* ]  U/ H6 a9 k: A: `: a
    [SUMG,G]=jn(X);
2 z8 G) ]+ m/ |- I  |; e4 _& n8 F    fswarm(i,=SUMG;
8 L2 B( D  u, f' I    %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 x; z* L4 a% ^) Uend
5 s2 s( D! E. y" E, K# ffswarm" S8 n, a, T; o* h  q& G$ O

9 ?0 I( u# J( j% B8 `. A# r( I$ T%% 个体极值和群体极值
# A, K  v$ `# S- {[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列- b6 G& A' I* \6 D
gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己0 |5 u4 }2 q5 c0 |' ~/ u
fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
/ q3 f1 G0 o5 C6 j& Y7 l  N* c( k8 @zbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解
- P3 l: b: H! V+ Z" c8 n8 n9 S" \fzbest=bestf;%全局最优适应值) ]) v5 o( a8 j. X+ z# b

1 b/ l' j* K" d  `# y/ v" n- g# O# S" R& e4 T* Y- J
%% 迭代寻优( O7 I5 D# R, Q- w
iter=0;
2 t1 _5 r$ s3 @" f" V) Xyfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵
1 I# p: E% b( `( l2 m% p8 Cx1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间
  b  b! _% D* [7 \# u" G8 cx2=zeros(1,maxiter);
3 v. q  m0 W6 m( Qx3=zeros(1,maxiter);8 M0 i7 p: a! z& V) @' ~, z; T
x4=zeros(1,maxiter);
$ C1 y1 O1 c; jx5=zeros(1,maxiter);* J3 G! p5 P' x" P4 S( g0 L+ c5 q
x6=zeros(1,maxiter);( o# a- O6 m" G1 w7 {7 }
while((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
7 _! J" u) a& H5 E. f& \    for j=1:swarmsize( Z* g4 q4 g& h' ^
        % 速度更新
- L0 s  \7 g9 b; v+ }/ V, @        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);
) u0 k) I7 p6 e7 J/ N        if vstep(j,>vmax  " `$ A* R7 l$ {% ]
            vstep(j,=vmax;%速度限制0 }. ^8 L; b, _# o4 T# w6 b6 q3 {
        end
) R" c( k3 \9 p' N- p8 u9 e' A        if vstep(j,<vmin5 M: V; X3 w% G/ D: g7 D
            vstep(j,=vmin;
8 n( M4 K. ^. o9 W4 {        end
6 ^: w; p) h9 m" ?) y8 g, d* V        % 位置更新. t5 H$ A. d5 g$ {. _) p. p# I, \
        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;: G7 W! b8 G; X* v  L; g7 `- l
        for k=1:dim4 |: v+ a% ?' x( t0 e
            if swarm(j,k)>ub(k)
, Y) m2 t( L, }9 ^+ |                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制6 h% f! p4 a! c6 e  j7 V3 H* [! v$ ~
            end
5 B' O' q) d* @3 z8 d            if swarm(j,k)<lb(k): y( ~: I4 U9 v& j  p# @
                swarm(j,k)=lb(k);4 |+ [% ^8 ^/ ?4 U: j. m
            end
& U- _# u  ]; U/ |) u        end
9 }4 y/ B/ C0 G6 a) T/ B- k* u( a+ S. s% z0 @" M! K
        % 适应值        8 P! A0 U) s9 H) l# f. k$ B2 V( v" `
         X=swarm(j,;2 F" Z7 }# X( R/ b
         [SUMG,G]=jn(X);% Y8 n) l* W- B4 L/ G- `: m
         fswarm(j,=SUMG;( X2 C8 g. I: G9 J( r
        % 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4 s, I, b* @. h1 r% n+ m

3 A7 g9 o" P. Y) r        %
4 N/ T& O6 P- x, D6 L& m& P        % 个体最优更新5 n( H/ b" ]0 S! t' e% ~
        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小& V2 v1 k$ y7 V. f" n1 a7 s
            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新6 t5 I. ~4 b3 n" c) ]9 m2 x
            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新
) z" ]# a# b0 O$ m        end) g+ p5 W' \- Z2 d" T0 r/ w
        % 群体最优更新
. K* q: o( \1 F4 G; }. I        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大2 q2 }* G- v+ |' H4 X# {
            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新* \; W% }' p9 q! _
            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新4 V' M! |0 N' _3 ]2 Y, Y
        end0 \, a$ \2 M2 a' g5 b
    end
+ c* |) A) S% m    iter=iter+1;; g% H* N8 c/ B! X( [2 I6 j
    yfitness(1,iter)=fzbest;
9 g& s5 Q: [; W+ R9 p    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8 I. @( O: z* ^7 Y& p8 v; T9 U" ^
    x2(1,iter)=zbest(2);  a  ?, K1 i- }  M. Z
    x3(1,iter)=zbest(3);( {  e6 K$ O" L3 {  J* h5 N
    x4(1,iter)=zbest(4);! C% _0 X! c3 B2 n  L$ ]6 T
    x5(1,iter)=zbest(5);
, G" P& E# V& V- c) B' x    x6(1,iter)=zbest(6);# V' o) B- A) U4 u5 s& g8 l! M
end/ [9 G" U# u/ T, U/ v
min(yfitness)1 X, Y0 K* B  L7 w2 z
fzbest
2 r. {# u2 v4 k+ `2 x, Azbest
" u& c- X" s: R( g7 ?' |6 J# jX=zbest;
5 b7 r. E4 M3 e4 h8 s$ _1 o[SUMG,G]=jn(X);+ H# J0 t& `3 ]6 K
GGbest=G;GGbest
" V8 d( t- E/ w/ w+ J. D& z7 D# h2 C%% 画图0 N6 O* e7 o" P/ [
figure(1)
9 b8 n+ J3 p* @( `3 _- S3 nplot(yfitness,'linewidth',2)' S" h& }$ `  r; b  s0 D
title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);
) {! [, W: c9 A, `xlabel('迭代次数','fontsize',14);! c* O/ x! S: x
ylabel('基尼系数','fontsize',14);
: L. t  G: X8 S# ^# `/ n% x  ?+ V, ^6 R1 T
figure(2)
2 W& _9 ], \5 {6 z, N% Wplot(x1,'b')3 r3 v  e" J' M0 _7 m
hold on
6 R) y8 s6 _7 q0 t& T. f/ b8 Jplot(x2,'g'), r) z& W4 ]$ X+ ?- h+ v8 f, D" d
hold on) U9 c/ t6 q  \# m. r, M# E
plot(x3,'r')4 T+ q, Y8 K0 R% ]& V
hold on
  d2 a/ x' Z6 `' vplot(x4,'c')
8 |, ~3 V1 C1 n' k* Fhold on
7 A" R6 C" l9 v) U) s- zplot(x5,'m')
3 T1 u+ p4 [9 B/ Ahold on3 q% i1 M- r" V* ^0 a
plot(x6,'y')$ v2 |/ M$ g8 I  W! M7 i5 X
title('x优化曲线','fontsize',14);
! V! f/ a+ f" U6 xxlabel('迭代次数','fontsize',14);) D9 a0 k: K2 r. _; e, L3 Q2 V' e% h
ylabel('参数值','fontsize',14);
8 F; s" l& Q' U5 v) X7 g3 Z9 Glegend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)& X9 }# Y+ p" U; P  q) V: L' B

0 ^4 ~4 N/ m; x; V  p! J6 C9 s3 g. @1 y

5 D# R! A1 e# J# L, u%% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数( M0 o9 u. A: X/ B" z- D- L
function [SUMG,G]=jn(X)1 \" Q) b! l* [& G  K
%% 已知数据( J1 B& N  Z) q( k8 k8 f: 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. t6 H* z) U" k4 F/ f9 Y9 K
A1=[ 30.8 59.2 39.92;
6 f, c- d- u  N- N    17.6 9.5  31.42;3 S6 I9 ^, i# M; h7 N6 s" J& \
    13.6 7.1  6.62;; q! C4 \$ j9 a7 O, l1 b
    9.5  7    5.64;$ o/ ]1 I2 ~! l$ i- g
    23.8 5.8  4.79;
0 j$ n9 N- I% x0 r    4.7  11.4 11.6;];
* k( A  `4 W4 ~! m$ N) q% V' yA=A1./100;%将百分数化为小数- r1 t! |& s2 w- z) D! d& x. ~6 E3 v7 g
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
* ]' a  J1 ^) c  }2 W5 n* @0 t1 z% 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
. Z# t! o: Y  }Y1=[33.08;
0 A5 P" a/ m2 s' _   21.85;
: A% w* x; z) r' X$ M   6.19; % p) O( x3 F! z* O& N( \& J
   11.77;
  {: }0 N2 g( x" `( E   9.96;
* S7 s4 Y7 R* g( X$ f3 F' z4 k   17.15;]; + d9 ?6 h, \1 {' y9 ?2 m4 Q
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
0 |; U8 \. `. h: s[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1& J) `6 N. ?1 e
%% 代入X解向量,X为1行6列向量
: h& ~/ V4 p3 ?% Z; b) K/ iXX=X';%将矩阵转置2 \4 C+ `5 s/ s8 u# B
one=ones(ym,yn);
9 R# P- q) G. @" o  h- Tnewx=one-XX;%1减去对应位置的解
* K( l" q: G; r7 d$ z4 v1 N%% 计算基尼系数G7 i5 f. H5 @9 P, x
G=zeros(an,1);%3行1列* S- k; k7 A8 W
for j=1:an* I% E" [6 \4 S. x! P' U' c
    aj=A(:,j);3 t3 {. b: g1 T1 |- H6 }! |: ]+ k4 Q* B: `
    yx1=Y.*newx;* B# j" c9 Q) y- a0 O0 C  E
    yx=yx1./sum(yx1);0 B4 c. }6 p7 f& z! T5 ?
    ya=yx./aj;
0 e- u4 g( W& k    compose=[ya,aj,yx;];4 [% @- R- F5 X& |
    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;$ s3 B% X+ q. G. C
    ajnew=newm(:,2);
6 E+ i' S+ r5 J% s! C( l3 n# u( {    yxnew=newm(:,3);1 Q9 T7 z  j& m4 ^9 e! U# \
    yxnewsum=zeros(ym,yn);
) _7 H8 n% F) ~8 ^1 r7 W: \* f8 d    for ii=1:ym/ p' h3 Q4 K& j4 Y9 s' K! a; X
        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));/ f9 Y# z/ S3 d; P4 j4 x) z! x2 k
    end   , U# B' N+ O4 h# j7 d* I. @7 Z
    yxnewsum2=zeros(ym,yn);
* w$ I; V$ T' Y9 _$ Q1 S6 Z* Y, I    for iii=1:ym
- f  r" Z' u( z0 Y        if iii==1
+ E0 Y4 n: V  c1 P8 ^0 k  S+ D            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);( c( q- N9 v7 ]/ l: S5 Q- z! B( c
        else 7 Y2 e; z6 U8 x+ k* L
        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);
" X( O& }3 U/ `# o9 K        end
: a2 a) u: U/ D    end   
' E! N3 U" b: q1 Z! C& Q3 f    ay=ajnew.*yxnewsum2;; a' ?; x& O* T
    gj=1-sum(ay);
( h, b; [9 Z* z! q4 f- i    G(j)=gj;
4 ^; I; |# i) r% g& F* o3 oend1 Y3 G3 x, n2 H4 u2 p# q+ g
GMAX=[0.3;0.3;0.2;];8 B  O! Q6 D/ Z% |" b
if ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))) ^8 H8 d* H  d, c) u
    G=GMAX;& B4 b) o: l! h# g! k2 \" p7 s
end, W/ g9 I! A* c8 ?4 i. i
SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);
) z1 d+ }$ I  v%输出G,基尼系数
! k, x/ \1 c% m- c% V' p8 H+ @! X5 Z- `, n0 W
( n- V" H- R4 [. b5 H* x* S/ I

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!
  ]' @# T6 x$ E( j9 a
作者: 成哥cc    时间: 2016-4-30 20:18
00000000000000000: K! T4 R4 c6 b& [  ]2 Y: x





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