一种基于伸缩因子的基础PSO算法程序

夜雨声烦

function PSOfirst()
%% 清空环境
4 T8 P# O: w& J" \" C5 d; Xclear;
7 C+ k2 i; P+ x% Pclc;
) E; Y# H+ s- c
%% 参数设置
1 q. B* G9 I4 R" }0 M8 rw=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。
c1=0.1;%加速度，影响收敛速度
5 e9 L# V$ J' U* Y  B2 J4 Kc2=0.1;
dim=6;%6维，表示企业数量
$ a) l- m( s. m0 Z7 g' v/ h$ V1 ~swarmsize=100;%粒子群规模，表示有100个粒子
3 K& s# g8 t, S6 G* ]& smaxiter=200;%最大迭代次数，影响时间
0 d2 M( y, o( M- ~$ T3 x6 xminfit=0.001;%最小适应值
vmax=0.01;%最大速度
8 H' [5 h& W; z8 [8 Ovmin=-0.01;%最小速度
ub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制
1 d4 F/ ^3 ?" Y5 ~8 I! tlb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制
0 L7 @. C  G! |$ ?  {' E) F
+ Q3 O6 ^) I1 O% i" q  |%% 种群初始化
range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标，初始解位置
+ F& W5 ~) J  h; z& t8 h& Vswarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解
Y1=[33.08;
   21.85;
   6.19;
7 z+ l4 a4 U5 b$ k4 E$ }1 d$ l( y   11.77;
9 o6 J. i( O! J   9.96;
1 k+ B2 e0 ~8 w( C   17.15;];
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
[ym,yn]=size(Y);
for i=1:swarmsize  %% YX的约束
    s=swarm(i,;
    ss=s';
    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)
9 `$ r! x1 B) X& _( Z0 A        ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');
    end
# J- C; _" a, y2 c4 p0 n3 G    swarm(i,=ss';
end
vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵
8 J- X3 p" E8 V7 p9 t. [0 Dfswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵，存放适应值
  y7 I' N' v% [$ d/ q. K%% 计算初始种群适应度
for i=1:swarmsize
' h$ M& q  {0 q" K    X=swarm(i,;
    [SUMG,G]=jn(X);
/ B+ g8 c$ T) {/ W- c) `    fswarm(i,=SUMG;
4 ^' s/ G8 ^: `- h( m% D+ n    %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
end
; O( Y& q+ I% V: Z; Jfswarm

' h7 A# [, A& t, p: r%% 个体极值和群体极值
5 y- r! K3 [+ x7 i3 U# V6 \[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值，和，其所在的序列
gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己
fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
zbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列，全局最佳解
fzbest=bestf;%全局最优适应值
6 l8 t2 |3 B+ j1 V4 y

%% 迭代寻优
0 D/ \3 {9 d3 c! ^% o6 H( Eiter=0;
4 ^: W6 ]7 M# A# T3 i1 m5 Hyfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵，存放100个最优值的空间矩阵
x1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间
x2=zeros(1,maxiter);
x3=zeros(1,maxiter);
' N. M. M5 y0 n# Y4 }x4=zeros(1,maxiter);
. J8 C# ?; K8 p$ |5 N3 bx5=zeros(1,maxiter);
x6=zeros(1,maxiter);
0 P( V4 v4 [* X) V2 V/ f8 Y& Pwhile((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
    for j=1:swarmsize
& \' v4 V1 X4 M5 G+ w        % 速度更新
        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);
        if vstep(j,>vmax  
            vstep(j,=vmax;%速度限制
        end
        if vstep(j,<vmin
            vstep(j,=vmin;
% w, B. l/ ~3 S2 s6 I        end
' r6 y1 C. A7 H/ k/ U        % 位置更新
        swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;
        for k=1:dim
            if swarm(j,k)>ub(k)
6 t/ A3 D  W9 [1 q6 U. j% ]5 d# x                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制
  D& w% U" n5 ~/ }& ?            end
. N% T# ~8 n$ I            if swarm(j,k)<lb(k)
                swarm(j,k)=lb(k);
* t% D9 g1 ^( _2 m            end
/ f( `7 u. ?* r- }* R        end
/ E) S; G2 [$ t/ U& B1 n
$ k% k0 M) U6 @        % 适应值        
         X=swarm(j,;
& k* \$ W$ O5 h, w         [SUMG,G]=jn(X);
         fswarm(j,=SUMG;
  H; |  }" }+ U        % 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
$ N* Q) m2 t9 o/ P* \8 R
: R0 O! l* R1 e- H2 X# v        %
        % 个体最优更新
2 H" O6 j" }4 D        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小
: `8 ]* U) S6 U' p7 m. y            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新
/ Z% w; w* W  j9 r6 ]- B: Y. g            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新
        end
        % 群体最优更新
1 Q7 X' V* {- I+ z. W) s$ G- b        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大
% y6 S( _6 \' M            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新
            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新
        end
8 ?- R% T0 A# k' V4 z    end
    iter=iter+1;
& x4 v5 j! k& M  b# N8 s    yfitness(1,iter)=fzbest;
$ i1 w+ E# P; ]7 v5 O4 ]3 k    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
    x2(1,iter)=zbest(2);
) a& H- b) Y2 K7 K4 p7 q    x3(1,iter)=zbest(3);
5 Q! ]4 o6 Z7 Q+ e- z. D    x4(1,iter)=zbest(4);
    x5(1,iter)=zbest(5);
# ]5 @0 e4 r4 b/ K    x6(1,iter)=zbest(6);
" y4 @) x$ j0 K8 l  D& c) }end
min(yfitness)
0 i, S. I6 Y& B2 n2 R5 lfzbest
0 L: p/ q# ?' _& m; czbest
X=zbest;
: B' `0 @5 k2 P  f7 |[SUMG,G]=jn(X);
- ~% M# [* p' _; \; N% h/ Y# IGGbest=G;GGbest
0 a: B+ E  W2 c$ p8 i%% 画图
figure(1)
plot(yfitness,'linewidth',2)
title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);
* s7 Y& N- o1 c* T" i% I- F' Yxlabel('迭代次数','fontsize',14);
9 m5 y, I! g/ n0 p# U7 ~ylabel('基尼系数','fontsize',14);

: S$ B5 Z! y+ O3 m% X' M/ Efigure(2)
+ h( a# J% Z2 |8 }- I: p# r/ ^0 yplot(x1,'b')
hold on
- l' B0 ~* g1 C' U$ x" F; F3 Eplot(x2,'g')
hold on
9 V$ |7 Y9 y! P+ t* \; |plot(x3,'r')
1 L- h4 f/ Y7 K# c- Ahold on
plot(x4,'c')
1 J, V8 ]$ g" k) ?) fhold on
plot(x5,'m')
hold on
/ W" D: T# H6 R5 O6 x/ Zplot(x6,'y')
title('x优化曲线','fontsize',14);
7 D: l5 G0 I. Xxlabel('迭代次数','fontsize',14);
ylabel('参数值','fontsize',14);
& }1 Q6 x# ?9 d4 W: u: w* Zlegend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)


: a. b/ z% R7 U) t4 S
2 n3 u9 j( E# I  H. Z%% 适应度函数,即为目标函数，这里为基尼系数函数
/ Y0 y3 T* J% m- u! lfunction [SUMG,G]=jn(X)
%% 已知数据
% 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
. V- }+ m! \) I6 k& A, `A1=[ 30.8 59.2 39.92;
    17.6 9.5  31.42;
* R1 V% ~5 A4 A0 b+ N    13.6 7.1  6.62;
    9.5  7    5.64;
    23.8 5.8  4.79;
; w% Z5 u8 s' m* i0 t6 j* A    4.7  11.4 11.6;];
6 g( O, j/ I# U) `7 Y' W3 JA=A1./100;%将百分数化为小数
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
% 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
Y1=[33.08;
   21.85;
* h- N) K" {' f' ]   6.19;
   11.77;
2 ~$ W  f4 u8 O   9.96;
0 f% r  `; p& t4 f& ]: T   17.15;];
% z+ d! Q- L2 m$ }, h5 TY=Y1./100;%将百分数化为小数
[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1
%% 代入X解向量，X为1行6列向量
3 @' I$ g3 D8 e* ?7 }: `XX=X';%将矩阵转置
one=ones(ym,yn);
: n- d5 V8 M' F7 r% Lnewx=one-XX;%1减去对应位置的解
' E5 E) H3 T  Y3 D4 ^# h: f%% 计算基尼系数G
G=zeros(an,1);%3行1列
for j=1:an
" t( v- h; _- C7 _7 g0 N* x* @0 l    aj=A(:,j);
& I; @. j# E. o) H2 L$ y    yx1=Y.*newx;
    yx=yx1./sum(yx1);
    ya=yx./aj;
    compose=[ya,aj,yx;];
" N4 T, J# N7 {2 r+ G' v    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列；
0 w/ w$ _! J1 B6 {' b. K    ajnew=newm(:,2);
1 F0 }1 u5 R$ s& n    yxnew=newm(:,3);
. L2 t4 g/ u3 z, y( p: v% @. [    yxnewsum=zeros(ym,yn);
    for ii=1:ym
/ R( l; G% |; |8 k% m        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));
    end   
5 [& p$ f8 H# j. M1 h3 H5 M6 B    yxnewsum2=zeros(ym,yn);
    for iii=1:ym
$ W8 ?. q1 C1 H' a! h$ N        if iii==1
            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);
/ Z% l6 {& q* p0 O) _8 J/ f        else
: M9 v/ H" `8 y2 R* e+ u  O& {" Q6 T        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);
        end
    end   
5 `; g8 u7 c% O9 z7 |9 J3 O    ay=ajnew.*yxnewsum2;
    gj=1-sum(ay);
    G(j)=gj;
' Z& m2 }) M' F  |* \; C: rend
( B1 b) A5 ]9 C' O8 ]8 U; p, O0 |GMAX=[0.3;0.3;0.2;];
/ k$ `" R1 ~, ]* w' F( X, Uif ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))
    G=GMAX;
  {- M) W& ]: |end
' }, N; i1 A  HSUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);
( ?, c8 T* [, \. _4 w7 D%输出G，基尼系数

/ S0 c8 H% [' B4 g" p4 [. g
! I; B/ X* l% W! f

夜雨声烦

这好像有问题，帖子中笑脸应该是“”的，大家使用时注意一下！
; c$ m% z8 i0 T# x. Q- d1 [+ t

成哥cc

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