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标题: 标准粒群优化算法程序 [打印本页]

作者: ppbear321    时间: 2009-8-12 13:25
标题: 标准粒群优化算法程序
%标准粒群优化算法程序: R+ t/ I* \) r& e, N
% 2007.1.9 By jxy( V5 C. J4 X0 Y5 `+ u& }" J5 T
%
测试函数:f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.048. T& O- h5 Y# ~
%求解函数最小值7 d% x' q0 A, L/ ?2 E! D

+ `: O4 |$ {# f5 f7 M5 `# Dglobal popsize; %种群规模( l! H1 N1 h9 P# S0 t1 c7 ~
%global popnum; %种群数量
' U0 @( u0 U9 c# z2 E4 `global pop; %种群+ c. M6 d& c* l" W  [9 E
%global c0; %速度惯性系数,0—1的随机数
$ {: h7 s( N0 l. Cglobal c1; %个体最优导向系数+ P! A7 }+ W: q. g) Z6 m9 ~
global c2; %全局最优导向系数
& n# Y8 `4 Z) `, x, }* [9 \2 yglobal gbest_x; %全局最优解x轴坐标+ _' n$ s) X+ x. W
global gbest_y; %全局最优解y轴坐标
5 n4 b( k5 A* d, @/ y; y0 Wglobal best_fitness; %最优解
* a- ]+ O3 E+ ^, X( Kglobal best_in_history; %最优解变化轨迹! @0 a  ]- K! x  h+ O( ~' ?
global x_min; %x的下限+ Q- M3 f) S. E+ U( p; u
global x_max; %x的上限
/ _. U8 b* x3 c& C- y5 q' C9 X! H3 sglobal y_min; %y的下限" N$ L4 y/ F* S& d/ g9 V3 E$ A3 B. W, ^
global y_max; %y的上限
# u' ?# k$ K/ Z# S7 b; @global gen; %迭代次数5 ?) {) ]. G1 J/ ]9 R" r1 {* G
global exetime; %当前迭代次数. W  E4 E9 ^$ Z: ?* L  U) W4 ]- E
global max_velocity; %最大速度
/ N, O+ B" Q& v. G% H
3 \' i9 q3 {" N; x/ P9 m0 {initial; %初始化
- a% W+ n1 U, i3 V4 C3 h7 H: {. X$ F1 h" j6 A8 a: o  [; B2 }+ g
for exetime=1:gen6 W* j* u( j/ q1 B" p
outputdata; %
实时输出结果  r; }* a2 S; M  B: Q- \
adapting; %计算适应值
3 `( e0 ?# c) L7 {. R- Oerrorcompute(); %计算当前种群适值标准差
9 @  T9 x/ g' O  D# m8 b0 S9 bupdatepop; %更新粒子位置
. D6 B0 A4 g" C+ u, f- cpause(0.01);7 J5 e' q' s# H% G
end3 W* y  O" P  z' l- o& I( t$ W
. J9 r0 F8 U4 {) Q( |8 p6 Y
clear i;
; C. f- e' t8 G9 lclear exetime;
3 d& R7 q& {) Xclear x_max;, B& ?8 n/ B+ T5 W! S
clear x_min;
- g1 E) X6 X+ T. {5 s) S5 i, tclear y_min;
5 @& g5 J4 }* i! E$ g: Y( xclear y_max;
) D' Z0 P) B- @" V1 o
( I6 N2 F1 E- g# `0 i%
程序初始化8 N" Q; [. G4 V5 S5 X7 S1 B' r; A
; ?+ R+ ~8 ^* s, B$ G
gen=100; %设置进化代数
6 M6 \! U# n( V$ m+ Zpopsize=30; %设置种群规模大小" R7 {( m7 Y' u" X, K% N
best_in_history(gen)=inf; %初始化全局历史最优解; B) O9 B" z' m5 V% t, K) c
best_in_history( =inf; %初始化全局历史最优解- B# ^- J/ }4 [! c# b/ S! Z2 H8 @
max_velocity=0.3; %最大速度限制
: o1 v4 Q; [( a+ ?! obest_fitness=inf;
- |0 P1 m7 r3 b. u8 m; Z%popnum=1; %
设置种群数量' P. a1 A+ R# B$ y. F; B

& O8 }% _/ O$ T7 W7 ]* Lpop(popsize,8)=0; %初始化种群,创建popsize5列的0矩阵: n) M0 b) z4 S# `3 s$ f& Y
%种群数组第1列为x轴坐标,第2列为y轴坐标,第3列为x轴速度分量,第4列为y轴速度分量
# d3 j" K; J7 ?. H# W. g%5列为个体最优位置的x轴坐标,第6列为个体最优位置的y轴坐标
( I3 ~9 |+ G1 J! B! B8 i. u& U%7列为个体最优适值,第8列为当前个体适应值0 B% y( P4 |  k5 ~7 Q8 B
% b, ^9 g8 b$ y
for i=1:popsize
5 W2 `& C9 K* G  M! O  |; |pop(i,1)=4*rand()-2; %
初始化种群中的粒子位置,值为-2—2,步长为其速度& A6 ^; G4 X2 l
pop(i,2)=4*rand()-2; %初始化种群中的粒子位置,值为-2—2,步长为其速度
" J( i! s$ n3 f, Zpop(i,5)=pop(i,1); %初始状态下个体最优值等于初始位置. y8 Z9 N1 C% q* K
pop(i,6)=pop(i,2); %初始状态下个体最优值等于初始位置
! W  C3 k! |9 O7 O* M% Qpop(i,3)=rand()*0.02-0.01; %初始化种群微粒速度,值为-0.01—0.01,间隔为0.0001' l7 l/ A8 G; ~
pop(i,4)=rand()*0.02-0.01; %初始化种群微粒速度,值为-0.01—0.01,间隔为0.0001
4 K' [6 S* r( k0 Tpop(i,7)=inf;6 X3 ^7 y% K0 l& l# {3 d
pop(i,8)=inf;% y0 y: F0 M' _! F: z3 p
end
  C. o& ^+ e8 z: W1 b" }9 _4 ]5 U0 u5 \7 I+ j7 t3 _- J
c1=2;
+ p, z' d5 j, i% K; c1 Kc2=2;. A4 Q. U# H9 Y4 ]# Q. f/ H
x_min=-2;9 K. \6 A5 e  y5 Z6 R: U; v, f
y_min=-2;+ t8 i% |* {6 }; V5 p; Z! I
x_max=2;) Z' w# ?0 m/ N/ g
y_max=2;0 f3 e1 @( Q8 n7 E. f2 R

4 l6 S7 P) I4 h5 h. j/ t* Lgbest_x=pop(1,1); %
全局最优初始值为种群第一个粒子的位置
4 V/ z. R( C2 Z2 [( r' Xgbest_y=pop(1,2);* g2 f: y& p8 Y- u8 z' z

0 r( y  I4 b' M4 A%
适值计算9 O3 v! p. I/ f7 Y
% 测试函数为f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.048$ V- X$ i, `/ p' U

& \/ P+ H! C* a%计算适应值并赋值0 B% |4 i6 s+ E: ^1 \" i
for i=1:popsize& f4 @( q1 Y  ]3 K
pop(i,8)=100*(pop(i,1)^2-pop(i,2))^2+(1-pop(i,1))^2;  _2 ?( n$ u8 G1 i, D1 C, M& R
if pop(i,7)>pop(i,8) %
若当前适应值优于个体最优值,则进行个体最优信息的更新
8 M" {6 k6 Z8 U* S) e6 Epop(i,7)=pop(i,8); %适值更新/ q; a' D5 r' b4 K
pop(i,5:6)=pop(i,1:2); %位置坐标更新; Z% u# [( u% `" @" D- T* S
end
( G+ l' v0 y* b9 bend% `  @1 m* a# R" y- U- U, `

% W. f6 h. {6 z/ [8 F%
计算完适应值后寻找当前全局最优位置并记录其坐标
. ~7 n  i; H- K, _if best_fitness>min(pop(:,7))
! g$ l2 o5 g$ A9 c+ x- Z; Nbest_fitness=min(pop(:,7)); %
全局最优值# O( @# e( o  z' u+ n1 m' w8 V
gbest_x=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),1); %全局最优粒子的位置+ l9 p) b3 r* ~7 z

* P# \7 _0 {% p6 S5 g- c: |gbest_y=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),2);* @) ?! S# X, K; f6 B# M
end
: P& Q) q% s! Z/ Q3 `5 `
0 W6 p, L4 h; G! xbest_in_history(exetime)=best_fitness; %
记录当前全局最优6 P% T8 ], T3 z$ H! K( Z

  H7 F9 L- \# e+ G: y7 P%实时输出结果
+ D4 W8 l6 k6 Z1 h& v7 h
: I# k3 A: e6 p: c7 {6 x%输出当前种群中粒子位置" ~) W! X& a5 O2 y  D- B
subplot(1,2,1);: |( f  x% r9 U
for i=1:popsize
1 _9 D# r- ]  o- ?2 O1 Vplot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');3 ?% E, Q5 C: {4 Z; r# v' Y
hold on;) [2 ]. h" _; s
end
' {7 M. {  v! j4 P8 w
9 f' _9 x. j' r3 E5 p/ Yplot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);8 j: g$ ]3 A: ~; R* E
hold off;$ Q8 ~& D6 T3 N4 j* x8 @$ d9 w6 g

9 J3 {2 [% J4 @# }* ssubplot(1,2,2);
! j0 y4 b, W6 g5 Caxis([0,gen,-0.00005,0.00005]);4 q) D4 l5 Z2 U9 Q( t

3 Q# [& D! g  r3 Tif exetime-1>01 E; s* ?5 j  }8 f
line([exetime-1,exetime],[best_in_history(exetime-1),best_fitness]);hold on;1 _" ^' H, k# O
end
& k6 I7 b. t! {1 u/ M% P
# @& b, q  R  W7 i%
粒子群速度与位置更新
. Y  A" ?  B+ Y9 P) Z; r7 i6 U  H' f, E$ t8 ?/ q( q  O' j6 E
%更新粒子速度
" Z8 ]* F9 m7 \- D3 m- ufor i=1:popsize; M6 B" a) Q( v. J% `$ h9 H
pop(i,3)=rand()*pop(i,3)+c1*rand()*(pop(i,5)-pop(i,1))+c2*rand()*(gbest_x-pop(i,1)); %
更新速度& Q, W" p% H" W- l* y1 B
pop(i,4)=rand()*pop(i,4)+c1*rand()*(pop(i,6)-pop(i,2))+c2*rand()*(gbest_x-pop(i,2)); , I0 Q6 l3 I1 n0 t
if abs(pop(i,3))>max_velocity
- ^) Y0 ^3 ?# Xif pop(i,3)>0
% {3 Z" D& p! q% m6 n2 k6 Cpop(i,3)=max_velocity;# y  Y5 r' W3 I; a: g
else
* H% w! z# b3 h8 x; M# Ipop(i,3)=-max_velocity;$ s4 r7 s% T5 K% O) k" r
end
$ m2 R8 q/ k" b( G# V9 gend) o0 I, B! T  S9 L; F' \
if abs(pop(i,4))>max_velocity
; Z. U1 z- w/ {4 }if pop(i,4)>0
; F. M  S; Q5 c2 `pop(i,4)=max_velocity;
5 e2 J# J. m/ l) belse
5 l7 r) V' V& [# `* q0 y7 Tpop(i,4)=-max_velocity;
/ K4 ^, Z' A: w$ C$ m* _0 @& [3 {end! c4 }" {& `0 i! o/ E. f3 e; @
end8 H0 P$ d% ~. t! ^
end) n5 T  C6 h& Y) ^! y/ o# ~

8 ]& J; ]) _1 {. U%
更新粒子位置
1 ]  O* w# x) D# o6 \8 P0 c4 v. z# G" P& \for i=1:popsize3 r+ j/ k4 j0 x; y
pop(i,1)=pop(i,1)+pop(i,3);
, _5 p4 b$ b5 [3 X  wpop(i,2)=pop(i,2)+pop(i,4);0 j7 Y  W: O% r$ `& g
end
3 K- c6 l7 O, H
7 q$ i5 Y: P9 \8 n" s& z
( w4 W& ]% `% P8 y
5 c$ b5 X1 x+ f: O4 z) y: c) ?) [. e( q

4 N8 v0 H. _2 L- C* x! w . H0 V* y9 @( @5 b$ p0 v

) E0 o4 m6 @+ s1 N0 c/ |
5 V& |+ t- q) B5 H) X# \
- C6 J) y' \/ |6 K8 D; S3 h, r
( o/ C: m2 O6 e6 P* C9 B
. F5 S; p9 t* a' V3 w 0 M" B4 [- z3 r6 d0 O  P

) H8 a$ y) u/ a  c 3 p' t7 n' A" F: S
% r0 u; y" k8 b/ `! i/ e
, @+ Z; s" ~# ?  \: a' a/ T

$ N0 G) t' k. U8 I / ~& H+ y( t7 ?. U
% A SIMPLE IMPLEMENTATION OF THE
, B- ~, i( K) N; M% Particle Swarm Optimization IN MATLAB
3 \5 H* r& f( C4 f9 k' [function [xmin, fxmin, iter] = PSO()' }( a  T2 r4 M* L5 K) j  E# \
% Initializing variables
! B2 l3 X" p' K- O, S; gsuccess = 0;                    % Success flag1 K( d' e- |" x& h0 z1 t5 _, _
PopSize = 30;                   % Size of the swarm
# x7 D; P, r- P1 Q& p+ v$ S0 M  _MaxIt = 100;                   % Maximum number of iterations
2 x( G' n" A  N: |: C. D1 ?) iiter = 0;                       % Iterations’counter+ t" [% V9 m" C0 p2 w8 I
fevals = 0;                     % Function evaluations’ counter
0 V, t% i# W7 b  ^- a" B; G9 Gc1 = 2;                       % PSO parameter C
1) S: T& P  P+ a  u: H# d0 O' d
c2 = 2;                       % PSO parameter C2" f, H1 E3 N1 C+ M) {0 |2 V
w = 0.6;                       % inertia weight
6 V6 g) y) n6 n; o8 p7 D                  % Objective Function  G0 f4 [. ^* A, n) }8 m7 g
f = ^DeJong^;
+ U9 C; p/ W2 S6 jdim = 10;                        % Dimension of the problem
6 Q5 C$ @9 p; X7 Hupbnd = 10;                      % Upper bound for init. of the swarm
, z0 I: N6 O. `8 Hlwbnd = -5;                     % Lower bound for init. of the swarm
/ |1 F' e& \; i$ V& {% Q- k4 zGM = 0;                         % Global minimum (used in the stopping criterion)
  D) [$ E" ^9 o& B  M' [ErrGoal = 0.0001;                % Desired accuracy
6 V2 f' U/ e& C' H. G" U' I
& w' r9 C( @1 P0 ^" `5 ^5 ?% Initializing swarm and velocities, @: `/ c+ B! ]# H
popul = rand(dim, PopSize)*(upbnd-lwbnd) + lwbnd;+ \/ d, Y! k8 J
vel = rand(dim, PopSize);
- a; n' B9 W4 U1 p5 i/ M/ i" O9 y9 R! b$ `. F/ I$ t
for i = 1opSize,# o2 m! A; ~$ Y' m
    fpopul(i) = feval(f, popul(:,i));
) g7 n6 S0 X/ [. k/ @, K. O: C: m    fevals = fevals + 1;* W, z2 P9 ~: d
end. z  |& F9 U( ~# v8 q" b, I% w6 H

  _1 r( e; ]$ G& ^bestpos = popul;! z, w7 ~5 {% ]/ B6 s+ s
fbestpos = fpopul;
2 R! F' k9 o) X7 |, W% Finding best particle in initial population* h  I; F4 o8 t' g! d5 u
[fbestpart,g] = min(fpopul);$ d5 G" s' V$ _2 t9 T2 U8 B4 {
lastbpf = fbestpart;& Q7 N) S' V  k  ?  ~4 h

; v4 {5 f2 @/ x& f7 E' `6 Q+ C! Rwhile (success == 0) & (iter < MaxIt),   
5 T; }" g9 e* P* H    iter = iter + 1;" `7 N! H; X9 I% d& K" t

) E9 a; g  ]! ?    % VELOCITY UPDATE' b% E2 Z! _" _5 H* W( @0 l+ {
    for i=1opSize,
+ ]! F0 M3 B7 T  S        A(:,i) = bestpos(:,g);" j% g3 a# h! C. B1 B
    end- i# {* b0 ?' D$ Y) ]
    R1 = rand(dim, PopSize);
$ e. {2 ^- H1 b$ c9 L  A2 x    R2 = rand(dim, PopSize);
; H8 v) u& @. B    vel = w*vel + c1*R1.*(bestpos-popul) + c2*R2.*(A-popul);4 s* }# f% j; V' d$ M
( t6 r* k$ t5 v$ G
    % SWARMUPDATE, l$ a/ M  J5 i) R4 n
    popul = popul + vel;
- k6 V3 h+ S& `5 q/ g; ~    % Evaluate the new swarm# z2 E3 U8 g# \, a+ z: v
    for i = 1opSize,* b3 @! c: h/ g' m# H$ O* \
        fpopul(i) = feval(f,popul(:, i));
1 r+ k: i! J3 H- l8 j' B        fevals = fevals + 1;7 [. i5 a5 ]) R0 s) i+ Y. l: [
    end
) m7 i+ [6 o+ X$ O0 t$ S9 ?# g    % Updating the best position for each particle! X, \" h; w9 C/ N
    changeColumns = fpopul < fbestpos;6 X, t6 Y: [: i# ], g
    fbestpos = fbestpos.*( 1-changeColumns) + fpopul.*changeColumns;
0 k% E5 ^9 L) U8 h    bestpos(:, find(changeColumns)) = popul(:, find(changeColumns));, r* }0 ]; S( V0 l; O! e' v3 y" i% @% i
    % Updating index g$ i9 m6 b8 j6 X) H0 u
    [fbestpart, g] = min(fbestpos);
: H; c2 E3 k$ {3 j7 O# n    currentTime = etime(clock,startTime);
2 f- l" G$ b! R7 D    % Checking stopping criterion7 x+ M7 }/ d+ B: X' L& V
    if abs(fbestpart-GM) <= ErrGoal
9 E% I# k8 M5 L+ h- P, E7 l        success = 1;
1 A2 z0 W9 U! }  q/ `' q( o- t    else3 K. c3 o2 N% C+ r3 N+ n8 F  ]
        lastbpf = fbestpart;1 x. e& l7 ~$ Z+ J- w
    end
! D' q. ~. i  {2 v/ \
4 g, K1 M3 D7 Q( ^; Z' b7 w, L- L% u# hend
, M8 k" q8 s8 J* B, {: y7 e
2 A" t9 |2 q# A% d* K% Output arguments$ B3 E# P2 ~# f* |
xmin = popul(:,g);; t/ {; _& \6 e9 M4 M- J: V* Z
fxmin = fbestpos(g);: V# X: }9 `0 t: v, ]0 A

+ x; ^2 {  F4 }5 sfprintf(^ The best vector is : \n^);+ ]9 w' e6 \! o* o$ B
fprintf(^---  %g  ^,xmin);
9 f( S( s' l+ a  Q% o5 A# C. Dfprintf(^\n^);6 p, x4 B6 E( X! ]9 z! {) q. A. q
%==========================================  V9 n2 o+ P/ c' R
function DeJong=DeJong(x)
- n9 |2 I! y7 eDeJong = sum(x.^2);

作者: 316855894    时间: 2010-8-9 14:49
看不懂。模糊模糊的
作者: ∵日¤新∵    时间: 2013-1-24 01:11
好像好难啊!!!
作者: ∵日¤新∵    时间: 2013-1-24 01:12
好难好难啊!!!




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