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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) y- _% C: f! J$ w. Z( m+ e- E
% 2007.1.9 By jxy
4 x  Q- q: d. e- C% S%
测试函数:f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.0481 X( V* j6 o0 d9 r' H$ O
%求解函数最小值
  ^, Z! |/ R! ~. {
. I% i* w- Z" z# l. Q0 eglobal popsize; %种群规模) Y: K9 C" e  S% _% Z: l3 i5 K
%global popnum; %种群数量0 w/ }$ _6 p1 {( j
global pop; %种群# n8 y' ]& i8 _4 e; Z4 e
%global c0; %速度惯性系数,0—1的随机数2 z5 q2 J9 \4 \  n" B
global c1; %个体最优导向系数: f9 i. D9 o  P% g. a9 }( O
global c2; %全局最优导向系数, c' T5 H- `" I0 B9 X$ H/ N2 N
global gbest_x; %全局最优解x轴坐标- W$ q8 m" ]  }/ Z, p8 }2 {
global gbest_y; %全局最优解y轴坐标
0 e8 i6 |8 f2 }& ~* {global best_fitness; %最优解
& w6 K. n' H- `9 h( xglobal best_in_history; %最优解变化轨迹6 ^- _/ l# L3 J8 u
global x_min; %x的下限
& X  p2 [1 p* {: r1 Y" nglobal x_max; %x的上限
) Y+ h! i' y+ V, {global y_min; %y的下限
9 T) G9 A; `4 ^global y_max; %y的上限! B) z9 _5 V6 y! M; N, Z
global gen; %迭代次数
2 \  p5 o1 f" M! b7 ?global exetime; %当前迭代次数
8 A( m& i! i& F/ Y" U9 e4 wglobal max_velocity; %最大速度
6 k5 a2 n1 a$ m# [3 Y: V  _
( n# K: G0 v3 [4 M2 Minitial; %初始化) G; x' }! j+ R- s6 t2 v( V

1 s) }. Q6 P8 Jfor exetime=1:gen3 |5 O. y3 h4 \1 J
outputdata; %
实时输出结果( V* j, L/ D- c+ {7 z' f% L
adapting; %计算适应值
. {+ L- X3 b7 C1 d* f" Verrorcompute(); %计算当前种群适值标准差2 |( j5 r7 H4 E% j
updatepop; %更新粒子位置
2 h" p. `$ r' Jpause(0.01);
5 T% t4 Y" b) Z, ^6 _end
# @4 j7 Z* T+ Q, {+ w+ q: ]5 p0 H+ Z+ i
clear i;
- u; [3 }; T0 e& r% \6 v% A; b: zclear exetime;
7 q- p0 c+ q* h0 jclear x_max;: C4 w1 P) F0 Z9 u
clear x_min;
  N2 Z5 {4 P  Uclear y_min;1 Y: M" M8 G! F) U7 f
clear y_max;
+ s& a+ p) D# g- d2 Y2 m7 p2 P0 k; L- r& ~6 ?5 T. V
%
程序初始化* a' P+ Q9 s% M9 X  ~

4 f" n7 x" q; Ngen=100; %设置进化代数
5 _2 {, j0 R# G6 q5 Bpopsize=30; %设置种群规模大小
5 p8 c6 q) F- Wbest_in_history(gen)=inf; %初始化全局历史最优解0 x. A2 E0 h% W/ |. R/ ^7 D9 ]
best_in_history( =inf; %初始化全局历史最优解
0 M9 A5 T5 C% o* Emax_velocity=0.3; %最大速度限制
5 a1 R4 N% b' o' B, ]best_fitness=inf;  A4 [2 _2 G2 @9 X% F3 c% j( W
%popnum=1; %
设置种群数量& J. Q% _' q& |. J& A8 A

( V5 g% s2 x3 b5 W' ^. npop(popsize,8)=0; %初始化种群,创建popsize5列的0矩阵  I5 y1 u5 V" y7 S4 u+ d5 n
%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
+ T$ L/ [( K( T9 r4 W( v%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
5 K# L6 K* x4 V/ S: Y; A6 K& c%7列为个体最优适值,第8列为当前个体适应值' }6 \3 e; [/ ?& d  D" J

4 z: K# ^- J: }  n* C1 {. pfor i=1:popsize
& M6 p, x$ N+ t6 A. d# m9 Rpop(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
( N4 E* o3 \+ B+ o& |6 xpop(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. o- z8 l, s! W% y0 J' ]* d; ~
pop(i,5)=pop(i,1); %初始状态下个体最优值等于初始位置; u. \9 P1 o% ~8 d7 t4 w
pop(i,6)=pop(i,2); %初始状态下个体最优值等于初始位置% p2 F, A( X3 F4 z- n& G2 s( @
pop(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
' t5 o2 u' Z4 U2 W- D% `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- B1 n6 }0 g% N9 N3 p7 K
pop(i,7)=inf;
2 N# a5 u, v) Z" Epop(i,8)=inf;' F- N" K9 Z2 t: F2 A) f3 d) r0 z
end! ^4 I% c3 A6 e! E) l
/ P8 y+ e, r# d/ E8 A- ]7 O
c1=2;) V) o& Z- J' I) H$ U8 Y) v
c2=2;
# W( y$ C5 N# J7 W4 p5 n* bx_min=-2;
' B0 ~0 Q. E# L# `0 _+ s+ c. cy_min=-2;
) e, H7 S; y+ A; rx_max=2;
- g8 m3 S, k  w& H% Ey_max=2;
" T# j  v7 U0 s: A( ?
0 f# h' o# Y* e) N7 qgbest_x=pop(1,1); %
全局最优初始值为种群第一个粒子的位置4 d- [4 Z0 H8 R! `- b! `9 ?4 `8 Q
gbest_y=pop(1,2);/ w# L2 ?7 E/ c& E+ M
2 Z$ @6 x) q! ^* U* k4 n
%
适值计算
: H( N( M/ [( W& ^/ Q% 测试函数为f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.048
5 R3 g% T. v+ e/ }9 ~
. x& B, ?2 q. x1 T0 {%计算适应值并赋值5 y, J8 Q! X3 n) \3 J
for i=1:popsize$ o5 x- P7 X" X& G  V
pop(i,8)=100*(pop(i,1)^2-pop(i,2))^2+(1-pop(i,1))^2;
& J4 ?: X9 @) R$ f  l3 R6 m7 m# Mif 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5 ^* }/ x. Q% N6 |
pop(i,7)=pop(i,8); %适值更新- p4 f# t1 ^! Y, I6 o( U8 d
pop(i,5:6)=pop(i,1:2); %位置坐标更新( {4 K/ l! v3 u
end
, v# H. _6 F0 g- k/ s2 ^* Xend& D( T6 `* @* F& L2 p

& x1 Y7 Q/ A' t5 J  Z7 F1 x%
计算完适应值后寻找当前全局最优位置并记录其坐标
/ D, F* y5 b# F; w1 e8 y- \3 Mif best_fitness>min(pop(:,7))
$ P# D3 q0 k- ^5 sbest_fitness=min(pop(:,7)); %
全局最优值3 A6 T  B/ V( N. [
gbest_x=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),1); %全局最优粒子的位置
- n& t8 G7 ~2 i

7 J$ t! S( Z' S! {0 g4 L9 k! Egbest_y=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),2);6 B; R+ u) ~- L+ C( |% j3 K
end
+ q% m' I; e0 F- V: C7 m) [1 A3 ^3 ~* v. R& L
best_in_history(exetime)=best_fitness; %
记录当前全局最优5 Q" X: x2 m  p

: s8 X* S; j4 K$ {$ j8 h%实时输出结果
/ l, p  N9 z+ @: f2 U
% n+ Z; b: g" R6 `  d%输出当前种群中粒子位置- p& F/ V5 ?, o% J
subplot(1,2,1);0 Z. }' a$ R( M1 y, V+ g
for i=1:popsize
( G! V. @! N  R& X; a" y1 Splot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');
: d: c0 V+ _) d) Lhold on;
+ t; H& A' z4 y9 fend
" E; K  R: S$ b0 Z, _1 B2 O7 F3 |+ y
plot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);
" F9 l0 z$ ~; A) b$ n" ?3 G4 o- s5 Xhold off;
# G! E) t: s6 ]+ ]% Q
0 H) ~! }, @7 s! e& F/ z9 ]subplot(1,2,2);
7 [+ {  S* e* haxis([0,gen,-0.00005,0.00005]);9 X& C6 x( @# L0 h! g1 p& `
& @: j) ?* B" O7 m. K# ~
if exetime-1>0
  p" \. |9 Z  Rline([exetime-1,exetime],[best_in_history(exetime-1),best_fitness]);hold on;' S/ v2 V; A+ i7 _3 K& M  K
end- G4 |. M  f. c4 m& O
7 ^0 A3 ]. q! V5 g9 Z' @: @
%
粒子群速度与位置更新
8 k' e" I2 K; ?8 {! v) `6 H5 N# B) e0 W+ M
%更新粒子速度! e* t  W3 P' t( @
for i=1:popsize
* D& C6 @8 P0 E& o& z/ Opop(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
; R2 q0 d! l) C2 M7 ^/ L$ r3 hpop(i,4)=rand()*pop(i,4)+c1*rand()*(pop(i,6)-pop(i,2))+c2*rand()*(gbest_x-pop(i,2));
! M& y* G, M  C- k- \7 mif abs(pop(i,3))>max_velocity
, ?2 ^7 C7 D# @* z( Uif pop(i,3)>0$ z( G, C4 U9 o1 q+ L
pop(i,3)=max_velocity;
5 x5 r9 H7 I7 W: z- P5 m3 Uelse# e3 n, l7 u; A5 o
pop(i,3)=-max_velocity;
% w* w3 d: h8 m! p2 x' Cend* ]8 z5 T; Y0 u! e' `. T, p
end2 _; l+ c* r7 X  R/ k
if abs(pop(i,4))>max_velocity2 M4 D" q3 u8 s/ p* ]
if pop(i,4)>0
# q0 O* ]) w* n( m) x; W8 U) g. `pop(i,4)=max_velocity;
3 j# U  M0 d) W( }" ^* qelse
6 e/ s4 h7 g5 v# O$ dpop(i,4)=-max_velocity;( W0 B7 R4 Q4 B5 l" O% c; V3 R
end
* n( s7 |$ U! a$ I' Cend
% \# i' x: y! t( W$ S( c: mend
9 Q4 }8 j' @5 o
6 N1 g/ j9 B) l  S; v. D1 ^* R( m%
更新粒子位置
, V  W( h" H8 @for i=1:popsize
- \  ?9 T8 o6 N, o) N5 z- z& \pop(i,1)=pop(i,1)+pop(i,3);+ }+ c4 |1 v9 j+ h
pop(i,2)=pop(i,2)+pop(i,4);
% f/ {9 H" A. z' g& Cend
) X: A, |" y# O- ?
' M, S- U1 c5 k9 d! W  X
, P, Z" J! m, I

# O5 d* P2 J+ @% y7 l+ e 4 Y& @7 E. [/ u; H7 I
. M+ ^; S9 [* B* \6 ]. B8 `

5 z; Z, J% K9 `* c& a4 n; _( \ % q* K* g* ^6 B* B" m: T9 C

* F0 V3 s+ ~4 h7 U6 O 0 o+ ]  R( k! u
+ c% [$ _- t' x/ a
8 @  M6 E2 y. h5 k. l7 N

9 G2 v, J2 j( N
* T7 K5 U& r1 P; V( \ 9 o' Q1 m$ p* S4 Y
4 e8 g/ o& ~9 Q3 W; v7 a' z9 Y
+ e. M# e! G* O( Y3 d
' Q9 X& N) _4 o5 v! ]3 c
% A SIMPLE IMPLEMENTATION OF THE
7 p6 b$ D2 |( ]# L3 k% Particle Swarm Optimization IN MATLAB
1 R8 I- m# ]1 o; a( qfunction [xmin, fxmin, iter] = PSO()* O) N0 o" e" }
% Initializing variables
+ N+ @1 ^+ ?0 [2 @2 C. Osuccess = 0;                    % Success flag
$ E* ]8 L. S" q: q9 `3 p: m. `0 UPopSize = 30;                   % Size of the swarm
3 R* w9 z3 \/ T1 B) F, H2 y, QMaxIt = 100;                   % Maximum number of iterations0 N- c# k6 [! P, |  S
iter = 0;                       % Iterations’counter
; m& T4 ?  ~. qfevals = 0;                     % Function evaluations’ counter
+ `: p1 I. |" m  U- n+ c' Xc1 = 2;                       % PSO parameter C
1
2 O0 |4 a2 e  k( d) uc2 = 2;                       % PSO parameter C2
7 {! P. I$ c4 K5 I1 c' k. Qw = 0.6;                       % inertia weight
; ?$ |5 ~0 e7 G8 b                  % Objective Function, S" D( I9 q; h5 B+ ]
f = ^DeJong^; # X$ g& [( d! G+ I+ k& L+ Q: a
dim = 10;                        % Dimension of the problem
6 N$ I2 W) M/ r, X' e! l+ T* d3 ~upbnd = 10;                      % Upper bound for init. of the swarm+ x, C( |' M, d/ I& x3 t- W
lwbnd = -5;                     % Lower bound for init. of the swarm
1 S! X; r0 w: c* z; _( VGM = 0;                         % Global minimum (used in the stopping criterion)* l, o4 O* B. Q' Q5 X) p
ErrGoal = 0.0001;                % Desired accuracy$ ^* P0 M# r2 B0 I8 y6 R! ~0 a

% x# u- q8 R' ~# ?+ P/ u' L% Initializing swarm and velocities  w3 w% ?" [1 O# b* s/ e2 ~+ H
popul = rand(dim, PopSize)*(upbnd-lwbnd) + lwbnd;/ I# ]5 S: M* I& m, G  t
vel = rand(dim, PopSize);' V( T- _& ?( x, U/ ]/ w
4 q  b6 s+ W- J& d
for i = 1opSize,
( @! {2 p+ ]. F" n& z    fpopul(i) = feval(f, popul(:,i));; A9 t/ [3 V3 |( o7 O1 g
    fevals = fevals + 1;9 C( L% J8 n& C6 A8 P
end
1 o1 P4 F+ G  W0 `# Z" f4 l* o" y
; C& V( P3 W" A$ C9 Nbestpos = popul;
9 f! B% q6 h; u$ w3 Z; ifbestpos = fpopul;
3 S& m, i8 s4 R. C, ?0 p/ S% Finding best particle in initial population
$ b. |% F: _) C& p$ M5 @7 y9 F[fbestpart,g] = min(fpopul);9 I4 Z7 R5 x( j6 A- o
lastbpf = fbestpart;  B2 g, J4 g, w+ K0 ~" e8 E

$ e7 E" a  E5 Z4 |2 e# Z  Hwhile (success == 0) & (iter < MaxIt),   
+ ^) C4 y5 c  J4 J" h! h    iter = iter + 1;
" T6 N9 y2 S5 L: U8 g& ~& l( X* [7 c- q/ e
    % VELOCITY UPDATE
% g  L* A% d! ]3 v8 N6 ]    for i=1opSize,4 [* a: ]4 c1 v3 u
        A(:,i) = bestpos(:,g);* i, l2 m/ W* ?2 C
    end
1 B' ?  q0 J' C7 c' V! y" ~) ^' t& Z    R1 = rand(dim, PopSize);
) ]) f4 d7 q% J" W- V" o) D1 l6 s    R2 = rand(dim, PopSize);
# ~; N: B0 s2 i& Y4 _+ |    vel = w*vel + c1*R1.*(bestpos-popul) + c2*R2.*(A-popul);: U4 }1 o. x6 }
; M0 N4 q: L5 J, D+ S
    % SWARMUPDATE9 D) m" q7 Q2 m
    popul = popul + vel;* \2 {& _+ @( x# k4 R3 t
    % Evaluate the new swarm6 |' |) S% k/ l. Y
    for i = 1opSize,9 B2 A1 J( z6 H
        fpopul(i) = feval(f,popul(:, i));
  A8 \# Z' q  @% L  s. P1 @        fevals = fevals + 1;
: n- g1 t1 @% r$ u. u    end
' \9 R! X3 }7 g    % Updating the best position for each particle
9 P8 x2 Q# S7 H& e  |    changeColumns = fpopul < fbestpos;
% Q$ E& j9 w% j# ?) e    fbestpos = fbestpos.*( 1-changeColumns) + fpopul.*changeColumns;
1 H5 `( q6 r8 L7 E+ q    bestpos(:, find(changeColumns)) = popul(:, find(changeColumns));! i1 U2 f: G8 @( Z' U  S3 s
    % Updating index g
- n! c( ?( n0 G    [fbestpart, g] = min(fbestpos);- x8 E/ v& X: M  v
    currentTime = etime(clock,startTime);" b) m! I5 c* z( u/ {- ]
    % Checking stopping criterion) r: v; x3 G: O8 e' [% E0 C* l
    if abs(fbestpart-GM) <= ErrGoal
6 h" X+ O! J/ p        success = 1;. e% ~4 ^7 `, T9 S% U- j
    else
% P6 r* }* Z3 V  x        lastbpf = fbestpart;& ?) b5 p- V. }* v
    end6 `1 Q& }! {$ l! b

: t- F$ U9 s7 yend; U& a5 [; Z: S% w
8 a6 u) x' m. `! Q3 e! k6 U$ B* F0 o8 P
% Output arguments
- m' q. o/ f' x7 f) }: ~) Wxmin = popul(:,g);2 U% y5 Y' r, [. m
fxmin = fbestpos(g);
/ _. n- S( |+ \/ N( H5 z% F% A! z/ O4 `9 W1 p
fprintf(^ The best vector is : \n^);
# \7 @# p; D& e0 Lfprintf(^---  %g  ^,xmin);
4 ^. _0 S4 Z" T+ kfprintf(^\n^);* @0 \+ O& a( |+ C! ~) N
%==========================================
6 B' @  g' n& d" O! J! a9 _$ ofunction DeJong=DeJong(x)
7 H5 P( C% l! Z+ F" s) N" i4 tDeJong = 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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