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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
8 T- ]! \- y/ \0 l% 2007.1.9 By jxy1 o6 j: ^2 V$ [& t; b; b! f% y
%
测试函数:f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.0486 Y5 T2 D0 y7 n1 M. n" H' u
%求解函数最小值
5 w# ]' M+ K1 ^5 q- z6 b5 K% b# R9 [9 e. x# S4 f4 X
global popsize; %种群规模
8 C$ C$ a4 b6 v7 z* f1 N1 j4 O* i%global popnum; %种群数量5 t7 `6 G# W" v( v7 W/ \
global pop; %种群* v( y9 r) l$ a( O
%global c0; %速度惯性系数,0—1的随机数+ V0 l0 l3 R8 T' ~$ O" a
global c1; %个体最优导向系数$ v( z' Q2 T4 ?. f! \6 T& P
global c2; %全局最优导向系数
& ~5 d" y8 b. K. g: rglobal gbest_x; %全局最优解x轴坐标2 {2 C' d8 ~: V# U, g
global gbest_y; %全局最优解y轴坐标8 V' Z1 C2 U; g  Q6 w$ r
global best_fitness; %最优解+ K& z' c% I7 V
global best_in_history; %最优解变化轨迹8 n( b$ n- g5 Y  k1 c: C& a9 s
global x_min; %x的下限3 l6 ^7 q* O4 ?
global x_max; %x的上限& v# v4 M3 Y4 w) R+ {
global y_min; %y的下限7 `, v3 U; `; X# i" u$ a
global y_max; %y的上限: s6 a6 m4 T" H% f; E+ @
global gen; %迭代次数" h$ M: s$ W. b  i+ i0 Y
global exetime; %当前迭代次数& i( w5 z, l* o5 d$ `
global max_velocity; %最大速度
: j# k! n5 ]) B! t! n' R
: E  Z/ g; `1 pinitial; %初始化! p* }8 l* @# M) p* r! @( z

+ D+ ?# C2 m: w; e9 T; a1 j: ?for exetime=1:gen
4 y$ n$ x6 S5 e( x+ Aoutputdata; %
实时输出结果
, y& Y" }6 |  k" J3 I$ Dadapting; %计算适应值4 u- Q! n' K# f
errorcompute(); %计算当前种群适值标准差0 z* U3 M3 M- K- r0 Y% w
updatepop; %更新粒子位置: V- }/ l' f7 F
pause(0.01);' ]9 E5 K/ R& |! W
end
, p: {9 E3 n4 C" H0 ^$ j" X, P3 i. Z3 E
clear i;
$ }9 N4 ]4 w3 H3 V' d: iclear exetime;! O4 E. N, f! }" m! I& A) [
clear x_max;, D& m5 X# k5 I# M  [8 B
clear x_min;3 W2 r; t6 t+ P0 Z
clear y_min;
& S! t8 B$ W5 Hclear y_max;
, {( |, R9 A+ U, Q
% I% ~% q' [4 q$ B" u# D" |; J%
程序初始化& b( B  _1 Q1 Q  [  K0 z- A
1 f8 D' ~; m5 q; t
gen=100; %设置进化代数& g2 e6 G. T2 w* F( h5 V
popsize=30; %设置种群规模大小# o2 q9 F$ H" X: q: c# M: Y
best_in_history(gen)=inf; %初始化全局历史最优解4 L2 l- F6 m* l7 m4 A. t4 |, p
best_in_history( =inf; %初始化全局历史最优解
3 Z& S, O: ]7 T" b. Qmax_velocity=0.3; %最大速度限制
6 ~3 ~( X7 y2 c( Q: @' |best_fitness=inf;. m/ B* C& v) z, D
%popnum=1; %
设置种群数量
5 R0 ?, ]- ]# H& _5 P4 |% f1 u; L- h0 Y- e: c/ s
pop(popsize,8)=0; %初始化种群,创建popsize5列的0矩阵9 t5 ]/ ]9 W. \
%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, S4 x9 l% [0 ~0 @
%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
; V/ Y$ ^7 A2 o6 t%7列为个体最优适值,第8列为当前个体适应值
2 D+ e; k7 h3 o# D+ C% ?" }1 M
) T7 x& `! O* _, Ufor i=1:popsize
2 C/ p4 z8 \! l/ I0 s8 npop(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/ v* x5 D# _* H( @0 i
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
1 t  B9 c, M9 v; |, ypop(i,5)=pop(i,1); %初始状态下个体最优值等于初始位置( O' @6 e: X! l' D0 y( I
pop(i,6)=pop(i,2); %初始状态下个体最优值等于初始位置
/ E: y* G1 n5 u' i/ Upop(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: k6 X$ [- ?, p; g* c2 S. ]
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/ m" v: T/ d6 p7 K, O
pop(i,7)=inf;
9 \% `2 C' Q% Y4 ^, I! B1 ppop(i,8)=inf;) c# ~# h8 b( G9 d4 e( J: l
end. \& z6 T/ `( f7 |( b6 O* A& t
5 B- u; R$ q; z1 I/ ~! X9 ]" t* n
c1=2;. r* \; `( h& j
c2=2;
- M& j$ [8 L- I7 L( Bx_min=-2;
( r2 ?+ D& ]* h5 N1 F7 [y_min=-2;/ h% `) H/ V: q& J& E* h
x_max=2;
" G% {$ h! D3 m% p  ly_max=2;
, l9 S/ K1 ^- C) V& _" ]  d" e9 n" |# c, G8 _* S1 t* g
gbest_x=pop(1,1); %
全局最优初始值为种群第一个粒子的位置
4 c0 g/ D3 S8 q- Tgbest_y=pop(1,2);
& {; U/ s5 R7 J9 ]! v% m/ N7 x4 z* [) m8 u' w% Q; ?$ u
%
适值计算3 o# u+ C# ~9 T; F  \7 W7 ?8 o
% 测试函数为f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.0487 m7 q; h5 l  O" j

# \* V" ^9 w+ A" _9 s; q%计算适应值并赋值
7 ?$ K) u1 h) q+ |5 w4 m! X" B1 X0 tfor i=1:popsize
. ?4 I/ t7 w; ]pop(i,8)=100*(pop(i,1)^2-pop(i,2))^2+(1-pop(i,1))^2;% y5 a2 C. N. [- g6 A2 C7 \
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
+ _' y" b" e- k0 J) s  ppop(i,7)=pop(i,8); %适值更新# b% e; O, A* Z* K6 ]9 V
pop(i,5:6)=pop(i,1:2); %位置坐标更新* O' \, L  S% I
end
! D- L+ l; l) ~+ B9 y( v8 z( o$ jend
  q- }1 k8 L4 C6 a# I, u/ D' w/ N9 M0 h4 K; ]4 \$ B! V
%
计算完适应值后寻找当前全局最优位置并记录其坐标
8 |& n. V7 ^. O2 L5 m9 {' aif best_fitness>min(pop(:,7))6 S; {9 r* k. x6 n4 C4 ^6 M
best_fitness=min(pop(:,7)); %
全局最优值) q# ]+ {7 E5 C% m
gbest_x=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),1); %全局最优粒子的位置* s1 m& \- y) W) r

9 k  f+ U/ L! tgbest_y=pop(find(pop(:,7)==min(pop(:,7))),2);9 c4 r3 I- I" F2 ?
end
+ G6 a" E4 `3 L" Z
& i, @) y* M! v& r! Q  C1 [; ibest_in_history(exetime)=best_fitness; %
记录当前全局最优
* B) z- U; G  H
- ~. I! h) b; O" @6 r, C! M%实时输出结果; }0 Y, u- l/ }% R: ^2 Q
- {. P% b, C/ v% `. v' k- I
%输出当前种群中粒子位置
! S# D" [+ r! s0 Bsubplot(1,2,1);6 n+ F0 M( J  [* Q6 X4 w& A; i5 L
for i=1:popsize
5 Q5 v% u+ u* J& X/ rplot(pop(i,1),pop(i,2),'b*');
: |2 n: p1 P) ~: c5 O8 K* t4 t) v, Qhold on;5 R0 P: O+ x8 S% Q
end2 O8 i7 P$ d8 J0 x
+ R0 L. E% S' l% Y( N) K+ q% M
plot(gbest_x,gbest_y,'r.','markersize',20);axis([-2,2,-2,2]);
6 O. Z% N) ^& R/ H4 K5 Uhold off;8 h! O' T1 a4 G$ k. d7 ^3 O
# u# X+ Y4 t$ c) n+ R0 ^1 B
subplot(1,2,2);' M6 j4 p1 E7 p' |3 v; R
axis([0,gen,-0.00005,0.00005]);! G# ~+ f! m! p- _' j2 A  v+ ?/ e

* `  \) S& P/ eif exetime-1>0+ s/ }% ?) _8 m( H! ^& [
line([exetime-1,exetime],[best_in_history(exetime-1),best_fitness]);hold on;; ?6 ~6 Z7 e: G
end
+ h& ~) p% W2 D% L6 e
$ t* b0 Z! `9 R  K2 [2 g%
粒子群速度与位置更新
& B, D  b$ y  a0 _& S, S! E5 y% N& x3 `3 U  d  a) H+ {
%更新粒子速度# H* z( z% G1 c; h+ N; Z. f
for i=1:popsize
1 u' x+ l# ]6 r  W# D7 \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
/ e  b, e+ U' n+ L" j" O& I. w2 ppop(i,4)=rand()*pop(i,4)+c1*rand()*(pop(i,6)-pop(i,2))+c2*rand()*(gbest_x-pop(i,2));
1 q0 P2 P/ B9 W7 G; v, g: A* S0 ]2 iif abs(pop(i,3))>max_velocity1 u- s$ _7 w& q; p4 b) U& Z
if pop(i,3)>0
& u5 `/ G" a; r: u) Ppop(i,3)=max_velocity;9 g3 M" _+ P4 |- f$ ?! I
else, H7 L7 z0 J# y4 h5 u! b% X
pop(i,3)=-max_velocity;, w/ S% E) z& K2 s; D* z
end
6 m# k6 t5 H( V  s( x% @7 Yend
1 i, U4 O$ q0 _# [9 Tif abs(pop(i,4))>max_velocity: T% f5 _( e; J. P
if pop(i,4)>0: X  ]7 O& ^  m
pop(i,4)=max_velocity;- ?; w( U6 m6 b1 b% y
else
; Q) y) ~. ~) Z  Bpop(i,4)=-max_velocity;
. ?. d9 h. U4 i% _$ Iend2 P4 ~& Q- ~2 r7 A' u" u5 Q. P
end# v7 Z2 t0 g- [: c
end
6 T9 R1 i$ O# Y# i/ G
. g1 F, w3 N( q' i%
更新粒子位置  e5 [  R) e# B
for i=1:popsize
! f: q2 M* L+ I; N5 x) mpop(i,1)=pop(i,1)+pop(i,3);8 C: H- Y0 U8 h7 f9 g3 R$ G
pop(i,2)=pop(i,2)+pop(i,4);
) M* n, |' h2 R% _+ _- V3 Lend
0 |0 {! w5 E1 s9 w& C
+ F& q& u; ^' t; @; X
6 O9 W9 `  y" U) ?

  _* q7 S0 X: p% ~6 V% ]1 o- w8 U
0 g. o" s# }: m' c 3 c# V$ s& D3 [* ~  o5 u
( S/ |8 m; |+ M2 ^* r- n% y8 j

1 d: k" D& |% N! b; i 9 u3 {( I/ |) e" k) q$ e
  `: t6 ]% }4 H" ?% ?

: p8 I7 h/ V: J6 j1 b
; M) r* ]' {# ?1 K) u5 d 5 ?3 V5 \) G" O9 l6 u. O1 ]' _& ^

" q' z5 Z# G. U$ j5 n$ ?1 W- g
3 c9 Z1 |  S: |+ q+ _0 Y0 M $ c/ k6 G* X- ]6 {' v$ x; P9 W( a

& D# P7 Z; y7 o* j: T 2 v) F" H5 V9 I" ^, |
% A SIMPLE IMPLEMENTATION OF THE
# q0 z# c8 n5 u0 w# f8 Z% Particle Swarm Optimization IN MATLAB
0 E) L& W  R5 `+ g2 M7 ]6 ~7 x% S) x3 Tfunction [xmin, fxmin, iter] = PSO()
1 z1 y( l5 {" q$ |, t% Initializing variables
# S* ^  m8 X' M/ W& jsuccess = 0;                    % Success flag) J# M0 ^" X, U% Z6 z7 J6 F1 E
PopSize = 30;                   % Size of the swarm
$ q" [5 t7 R3 h, ]MaxIt = 100;                   % Maximum number of iterations
9 v  |9 ~; G$ G) c& d4 fiter = 0;                       % Iterations’counter8 Z4 ~, h3 u: E& A( g$ X& {% s/ E
fevals = 0;                     % Function evaluations’ counter
0 q! Y3 V, ^( Pc1 = 2;                       % PSO parameter C
1: |3 Y3 |, o1 ]* n# |! i
c2 = 2;                       % PSO parameter C2
0 ~; L4 A; S! y* `w = 0.6;                       % inertia weight5 D0 i- c2 T2 s6 Z$ e
                  % Objective Function( H' Z6 Z; c1 z4 g4 r# s5 k8 V' B
f = ^DeJong^;
: X8 E( D, ]4 o* h" y# Gdim = 10;                        % Dimension of the problem
- c/ z" \+ p+ C0 ^8 Zupbnd = 10;                      % Upper bound for init. of the swarm9 D* h9 q& p! a
lwbnd = -5;                     % Lower bound for init. of the swarm
/ r4 ?8 K  e" W) G) ?" }! CGM = 0;                         % Global minimum (used in the stopping criterion)
1 ^( g2 e# Z9 vErrGoal = 0.0001;                % Desired accuracy
. D, K8 v8 D5 e$ K2 u; ]& V9 F8 G4 U  \  ?7 l0 E
% Initializing swarm and velocities$ D2 C) u; W7 m2 B; a4 ]+ H
popul = rand(dim, PopSize)*(upbnd-lwbnd) + lwbnd;
' i# \# t9 `! D* f' S$ }vel = rand(dim, PopSize);
# [4 J8 V# W  F# r- q1 Y( H9 W: p/ N" S; m$ E
for i = 1opSize,
$ ?4 J  n3 e7 U    fpopul(i) = feval(f, popul(:,i));" @  U/ f6 Q% D
    fevals = fevals + 1;5 C5 c* q) J' ?# J
end* B6 Q7 k2 ?$ _6 ^% e8 P
* V  A  X; X4 i# g$ e
bestpos = popul;
9 U1 i% N: U9 h. `1 Z' F  yfbestpos = fpopul;# R% K2 d$ x- j/ F, j1 a
% Finding best particle in initial population! Q# I: [. @7 t- `+ u
[fbestpart,g] = min(fpopul);$ g" Y5 c7 K- E7 Z6 B  U
lastbpf = fbestpart;
" |- H" m0 ]- S4 j
/ z/ m  E) W8 cwhile (success == 0) & (iter < MaxIt),    % I+ @# h8 k3 ?5 T7 Z  A
    iter = iter + 1;
$ ]6 W/ o; A; M2 e7 ]4 ?1 A. H) e7 s3 x$ x1 L# E
    % VELOCITY UPDATE0 j: P; E8 x5 ]) k
    for i=1opSize,0 [/ b7 U/ Z! a# K, U) m& d' y
        A(:,i) = bestpos(:,g);2 X6 k+ O3 e0 B. d. ?; P
    end/ l" R* ]2 E: ~6 {$ Z
    R1 = rand(dim, PopSize);, x  l' Q$ Y. h4 g
    R2 = rand(dim, PopSize);
) @$ J* v1 ~) [* B    vel = w*vel + c1*R1.*(bestpos-popul) + c2*R2.*(A-popul);# x- a4 S& [$ c. c5 s
' K9 S& D7 W, \3 M7 R
    % SWARMUPDATE+ Y. u/ D" d- ~
    popul = popul + vel;
- l$ D* Y. w' P( e; l. ^    % Evaluate the new swarm
& P# e+ ?/ t% x- K    for i = 1opSize,8 [  K5 r) @+ _" O
        fpopul(i) = feval(f,popul(:, i));1 K9 i* m6 Y) W: o
        fevals = fevals + 1;
/ }9 }* O0 \7 M. ?1 J    end
: ~$ t, A+ ?  b8 R    % Updating the best position for each particle- N/ F  ?$ A6 K8 R
    changeColumns = fpopul < fbestpos;/ C3 o# J5 Z* I: e; i) D
    fbestpos = fbestpos.*( 1-changeColumns) + fpopul.*changeColumns;! b4 d! u8 y+ J& B3 n
    bestpos(:, find(changeColumns)) = popul(:, find(changeColumns));
" N8 c& y/ l. ~4 y& f& Q    % Updating index g; \$ o5 B4 |! h4 b6 H
    [fbestpart, g] = min(fbestpos);
3 c. [5 B' |3 B" D5 w    currentTime = etime(clock,startTime);5 u& ~% i% m/ O" k
    % Checking stopping criterion
/ |2 S2 m5 }# t4 M7 {( A. b" [! a    if abs(fbestpart-GM) <= ErrGoal
+ G2 M9 _- k8 Z9 ?# e        success = 1;
, [" W7 u  Z' t; w: f    else$ ?& i6 d! h$ |5 t/ |
        lastbpf = fbestpart;, s* K; U, c" ?0 i1 a
    end
" u( g8 l3 J  o  f* q" u$ h! ]7 x
end
& A# v" P+ U7 f* E1 P! _( b% V  ?, S/ ]# p3 X& M1 P" J. H, V
% Output arguments8 W7 P0 |8 X5 K6 W5 L$ {/ x, `8 p
xmin = popul(:,g);
) z/ R2 h, G: [0 N8 Mfxmin = fbestpos(g);
: W. T' \  l  f( ^; f8 H
2 v& E* ~  ^5 J/ Gfprintf(^ The best vector is : \n^);" {# ]5 A3 D: a  S. |0 c! Y) z3 b
fprintf(^---  %g  ^,xmin);4 n& ~- N( J0 |; Z0 ?
fprintf(^\n^);
2 T" d' o% v/ O3 \' k& F6 ?%==========================================
: Q# J: U: I3 n; ufunction DeJong=DeJong(x)' }  P: _6 ~1 s: p
DeJong = 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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