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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()3 F( f. F; \. H0 ]; q) p
%% 清空环境
& H4 m" C1 ^0 \# q2 C7 K# }% zclear;# s/ t( X  K, a) t  \7 }. {' |
clc;, l2 T3 T6 |* I* A; S7 a$ Q0 F5 E7 y
9 d4 J! Q$ _" E& P
%% 参数设置% }/ {& m  e# b5 Z; C
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。" x9 U$ @1 P8 r, _3 F! [( |
c1=0.1;%加速度,影响收敛速度' v6 v, o7 b3 H+ i' N0 o# |
c2=0.1;
( H2 i0 r/ o  Bdim=6;%6维,表示企业数量
0 B; d; [. g2 d/ E4 Q% }swarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子
. j  a3 g! X5 ^1 E& gmaxiter=200;%最大迭代次数,影响时间
' i& G. K3 K& N4 \& z& Aminfit=0.001;%最小适应值4 Y; B5 g% @) v) [* Q
vmax=0.01;%最大速度2 A7 i: c7 g8 ^3 A* B
vmin=-0.01;%最小速度
& x0 r6 p" `, b" Fub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制$ ?# L2 ?% N+ o
lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制3 g. r( t, U0 i% K

0 O6 V# F9 e4 {' F; P%% 种群初始化5 r- j8 p7 h! S7 y
range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置' @/ P2 W* V) L( P; d" K
swarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解
# V. E- g0 |! b1 ]. SY1=[33.08;2 b; B9 L* p- h2 s' P
   21.85; 7 u* h8 M  C' z$ c$ \1 {& e
   6.19; ) \$ q$ {3 f& G+ m0 A8 h5 f
   11.77; 5 E! @: w, K6 l
   9.96; ) P- m" J4 K* y2 F
   17.15;];   t6 x2 I1 s. m! ]7 n! w5 s5 E
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
8 G6 {( e  H; ^# `- y+ |9 W[ym,yn]=size(Y);" F" @& {4 L# p+ v: G9 ]3 n
for i=1:swarmsize  %% YX的约束+ s& z/ c+ A7 C8 X( r3 g- @8 @1 T
    s=swarm(i,;
9 i# Z* \4 m1 k+ J  ?    ss=s';
8 a. q; D2 B9 ~4 v! W, D# \7 j    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)
" I# |% d8 f! [- S5 M9 P4 x! v0 I3 Z        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');0 P) l) i. h, m( I) i1 @& H
    end# j& S4 w: J% B! ?5 e+ W! `  _
    swarm(i,=ss';
5 u2 [! X5 F4 L- T/ Zend. D2 j# t* h8 K% R6 \: |1 d% X/ ?
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵
( j% w5 c: V( W! @- }. Afswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值: {2 f1 ]. Q# c9 G5 W2 P$ K9 {' N
%% 计算初始种群适应度) {+ @9 V1 `& p3 u# ?( M* d
for i=1:swarmsize+ _4 ^0 g6 ~+ r2 m
    X=swarm(i,;
8 y, x# q% ?& G5 B* f  _    [SUMG,G]=jn(X);
# W" k% N6 B) _- Y    fswarm(i,=SUMG;( ?# W( E5 ^9 [7 O3 P  ?/ X
    %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. V# K5 r6 t- Q; Q
end) t8 C% D2 M4 D
fswarm
/ ]) b0 o# y7 h. y, v  l
/ i! ~: G/ `% O: p/ U. _  J%% 个体极值和群体极值
3 G! @! L; {- W% D8 f) N4 S[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列
$ M, z1 t  i- [7 f$ zgbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己6 p' |( T) n( A3 w5 s
fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
( W! y7 \; o4 ^& c$ v/ o2 y& h& b8 Rzbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解$ S/ u/ L* f# R- `$ \2 M0 x3 w
fzbest=bestf;%全局最优适应值* L0 |! S  B9 r( m$ t

6 `- R8 B0 a5 r! [" i* Y3 [. |  o
" D5 y, s/ _8 [+ r3 g- M) Q$ v0 V" V. J%% 迭代寻优3 J( {& K8 `4 l( `% F8 V
iter=0;" q+ v: Q$ ?' G- B% Y1 z, B
yfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵6 x+ t1 M' L9 Y. @" |% ^- ?# v
x1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间, l2 q" m0 r7 I1 S; p- f
x2=zeros(1,maxiter);
5 D1 \7 v# W7 ~+ ~; \: C/ yx3=zeros(1,maxiter);, O0 c: ^9 Y* `/ m" `% }2 z0 N5 [
x4=zeros(1,maxiter);
5 ~" [  C/ ]7 d7 W( \: r) J$ ~' f/ Zx5=zeros(1,maxiter);
6 u. Z5 {) t/ Y8 U2 [) Ix6=zeros(1,maxiter);
2 P  W( ~: k! V! cwhile((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
! H  e. ~% [7 q9 f    for j=1:swarmsize; d$ D$ T# r# ]) q  _( s
        % 速度更新
9 o! C% e) y) P" o8 m" ?: j7 Y3 H; ?- K        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);
2 }9 y9 K3 L9 t8 q        if vstep(j,>vmax  
- ^# [/ k: S, F5 p0 I            vstep(j,=vmax;%速度限制- H& |3 Y" h4 M
        end/ H/ u/ i/ C( L& ]
        if vstep(j,<vmin
0 J) o( F$ P% L3 Y            vstep(j,=vmin;/ e3 ^0 B4 h* p8 u$ r
        end" Z( z. h) ^/ i8 W4 n7 m
        % 位置更新
4 @0 s0 g: l0 F. o3 k6 j# f: C) J        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;
" Y8 h( z6 W0 m* T5 K8 \        for k=1:dim( U& N- i9 |* O, B, J. E. G
            if swarm(j,k)>ub(k)
' @! u- V$ y) Y( s3 ~: Z                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制
9 U5 T+ d3 p! B. T& S            end( b: y% N' z. X; U; W
            if swarm(j,k)<lb(k)/ I8 D8 ^5 L) a5 M! i
                swarm(j,k)=lb(k);) n8 b( y: i4 b* Z8 j
            end
2 Q0 t# N2 r! A  s' L: L        end
. Y% Q6 J! O# C* f) S! {7 W; i% e9 b2 s
        % 适应值        
8 E! G% `9 x# ~6 E( P0 q$ @         X=swarm(j,;4 x+ }7 e5 E) e
         [SUMG,G]=jn(X);
5 p9 ]: v4 Y# C0 u! ?' y; x         fswarm(j,=SUMG;
1 |: _* m( Q% k, M        % 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: }' X( c0 H0 B8 r7 G

3 E: x6 h' e3 y1 J% r3 s% _) i' a        %, f+ o0 }0 @6 `, K1 U5 Z* D) a. x  s
        % 个体最优更新. M1 |% D2 |6 N
        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小, J; Z( Q, o- T- h7 a0 b3 P) o
            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新0 v1 z0 O$ R7 n
            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新
+ X3 S$ \) t6 U        end
  R) e1 I0 X; E& {5 V" ~        % 群体最优更新  F% k$ e: c8 N) N% k: c
        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大
; f- `. C+ a. d& U& ^  l            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新& F2 q/ b  F/ C  R
            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新
% n! m* Q4 M6 h        end
, [2 l7 F# y; l" T; [    end. ~% j) D. z  W. U' G; h+ h
    iter=iter+1;
7 y" J& z5 t8 I2 h3 C    yfitness(1,iter)=fzbest;
; n( v* N* [7 ?( z0 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
+ X. w8 A, N2 N" |6 V& A    x2(1,iter)=zbest(2);
+ i( T6 `7 a5 @& h" F/ A$ e7 |    x3(1,iter)=zbest(3);- n' E% p0 c5 ?: \7 a% J
    x4(1,iter)=zbest(4);/ h6 @6 K! c. K0 Y% Z
    x5(1,iter)=zbest(5);
) m5 j5 V+ ]+ H$ N( ?    x6(1,iter)=zbest(6);
6 S, J5 i: ^$ ?3 n: ]! J' V' k4 i2 `end
6 E! I- ]# ~3 ~) D" jmin(yfitness). r8 n( @: @  t( K4 q" r9 e- Z; |
fzbest  w3 n( ], S5 D1 |) Q
zbest
/ N; t7 W3 Z. N2 L# uX=zbest;
# j. Y7 U, \3 p/ |+ _- _: I[SUMG,G]=jn(X);
1 R+ s1 P$ o( f- {8 nGGbest=G;GGbest3 }3 {# ~7 a0 s6 T
%% 画图0 j9 y1 Y. h( W; Y: N+ j: T9 x
figure(1)" n0 M0 F7 k3 T. y2 L
plot(yfitness,'linewidth',2)! e4 O& w# n" d( }6 o
title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);
7 V1 I" D" \7 w" Jxlabel('迭代次数','fontsize',14);
* Z' S  Y" o& K2 A0 b$ q2 lylabel('基尼系数','fontsize',14);$ K  a0 u$ m: a, K5 D/ L

5 C; n& I9 F" b+ w# N0 _1 @! lfigure(2)0 X9 t3 w& v/ y; Y$ j
plot(x1,'b')8 k' J! H& J" r! H
hold on: {1 u6 @" J& X6 [
plot(x2,'g')  E. \8 E# C3 d/ |
hold on- ?, {% J: x7 D- W! R8 t
plot(x3,'r')
, a% }" g, k, N4 B: o! hhold on
, \1 f+ H; W8 y0 I2 H% `) K1 aplot(x4,'c')
3 c: m: E; `# r& i9 S; @hold on( U! x$ I7 [- a/ _
plot(x5,'m')
( P, _* O6 X; U; `5 P" [hold on2 `# L& s7 T' \  ?# Y
plot(x6,'y')& d& e7 G) H( s' a1 z
title('x优化曲线','fontsize',14);; A9 d# H* b9 o; W  x& e" e
xlabel('迭代次数','fontsize',14);
6 l2 |- f; M! N) S4 _ylabel('参数值','fontsize',14);; H* v9 t1 s, m2 K2 ~/ H
legend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)& P, y: Z7 |. s& d( z8 a! T! l

* ^# X9 |8 G4 a# a. R$ R! I* X' d/ g% u1 J' a6 G
9 o7 s( g8 G; N- K) Y
%% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数
$ s4 N: F& Q4 w8 a& \function [SUMG,G]=jn(X)8 N9 H$ }' W9 E0 D( N* W6 s% H  B+ j1 I
%% 已知数据7 T1 r# B6 _5 M0 ]% t
% 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2 D* t. r; L6 y. i3 L# A
A1=[ 30.8 59.2 39.92;' l: U! _2 j' Z3 h* x- l0 D
    17.6 9.5  31.42;' h2 o8 k( m$ C7 Q1 J' f) i# k, V# m$ h( c
    13.6 7.1  6.62;
( b) C4 @9 ]  z% i( a# X    9.5  7    5.64;; `% G/ b( N. |; q
    23.8 5.8  4.79;
9 E) E0 f" T5 ^7 t5 p) [    4.7  11.4 11.6;];; J2 v$ I% _3 T1 |
A=A1./100;%将百分数化为小数' d. V" r" L- s, o# H. s
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
* I3 h2 P& N# v) N% 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* e) P3 k" z5 F( ?: L
Y1=[33.08;( l0 F* a# B" @- q! }
   21.85; / G6 [2 P5 F- _
   6.19; ( h- s4 @, x) E+ W7 Z
   11.77;
6 u+ ^: {5 P! H+ Y; x# s   9.96;
5 Q' U* z- b( q- l   17.15;];
( F' |, Y( c9 M" v. nY=Y1./100;%将百分数化为小数/ I% B  l' t4 @6 |
[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=14 s4 z2 ^/ u& W; |1 ^
%% 代入X解向量,X为1行6列向量, o, n! @3 A" k- s
XX=X';%将矩阵转置( r. J/ e9 T- S& N
one=ones(ym,yn);$ i# m* V9 F- w7 q7 J( G
newx=one-XX;%1减去对应位置的解
( P, Q* L$ p+ M  M5 j%% 计算基尼系数G
8 Q& y: K9 ^" l8 a. LG=zeros(an,1);%3行1列
! l7 t0 f( @( N8 v8 D  [# Zfor j=1:an
1 l) a) P8 t3 I( i    aj=A(:,j);9 Z" o+ k) }5 S6 M: M
    yx1=Y.*newx;
9 V# Y6 Y4 b3 Y, V% @+ N8 P! P    yx=yx1./sum(yx1);
) s& f6 o" Z7 B6 h/ I    ya=yx./aj;
6 n6 N9 q+ y9 P$ _    compose=[ya,aj,yx;];
' K4 b6 U3 b8 x" O+ E% \    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;+ f; r9 Y5 G" F5 F
    ajnew=newm(:,2);% G2 `! l9 `! q
    yxnew=newm(:,3);
% S' c( p7 ^! J9 T& y    yxnewsum=zeros(ym,yn);
4 }& L( h' D% l# ]+ t    for ii=1:ym; t1 `' z  H7 M/ _! Q8 E
        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));
1 u+ Q, {) o# X( g  f/ r    end   , i" U* l7 E. `* K" A3 k
    yxnewsum2=zeros(ym,yn);( s- p# y. ^9 u4 g6 Z/ D
    for iii=1:ym! ~! g! k' ~2 D2 g
        if iii==1
; }# ?4 M: c3 [: O2 ~/ T# e4 E            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);
6 v7 e  |+ w) _1 R: c/ r; {        else ! p; V* i2 @$ U+ b. c4 C
        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);( I/ w; A/ k+ }( `
        end: s: n, @7 i6 ?" P( b
    end   
, V7 p! s" _; X. g    ay=ajnew.*yxnewsum2;
4 s9 v' D7 n- Z( Z    gj=1-sum(ay);
( M9 ^' S. o- o3 c6 H    G(j)=gj;/ }% g% v( ~1 ^7 S! ~& v2 |
end
4 a) U8 J; ?  W3 gGMAX=[0.3;0.3;0.2;];
- W7 D+ J4 s9 ^( v* cif ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))
. a$ g6 F! _+ z+ ~$ U8 U: C    G=GMAX;
8 J( ?8 E- ]) E' dend
' C' k+ X' r; n) P2 NSUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);
3 H4 Z8 J5 q4 q4 Y" o. O%输出G,基尼系数9 N, K- X! w; h) b8 l( \! x
4 X- o- q  V5 V7 ^

1 k$ x8 L7 _# _9 }( V
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 B  \! C4 Q! M1 X" R- w

作者: 成哥cc    时间: 2016-4-30 20:18
00000000000000000
5 c3 c6 i7 g2 ?  z




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