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[代码资源] 一种基于伸缩因子的基础PSO算法程序

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2016-4-26 21:41 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    function PSOfirst()0 V5 h+ g4 m4 E% l4 x
    %% 清空环境
    ! J) s& K6 T9 W# c4 M# Xclear;
    & s* I3 D: j2 n( jclc;. S; @1 _& `) @; Q" o. i

    / V- y* m" }7 T- o( B0 J9 Z0 u%% 参数设置
    ! w/ P* A1 L; Mw=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。
    : P. r8 |  P, U' p& x2 rc1=0.1;%加速度,影响收敛速度
    ( V8 K! _4 K: p0 `; ~: ~c2=0.1;
    4 w( D/ h. q3 H6 Mdim=6;%6维,表示企业数量8 m$ O- s2 r( x* l4 I' B# p1 R# z# e
    swarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子
    & {) L) t$ l" e2 j1 n' a6 Amaxiter=200;%最大迭代次数,影响时间
    ( M" [/ a0 ]5 C. T/ b. Pminfit=0.001;%最小适应值7 ~5 n! B% W0 f- j4 j7 k. d+ r2 n
    vmax=0.01;%最大速度
    ( F  b% y& g3 k% m$ O, K- K3 C! tvmin=-0.01;%最小速度
    - T8 A% e# [+ I7 Eub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制
    : R% P8 ^- x: n+ Ulb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制0 _8 D, X& P% |  o. ?
    3 ^: Y0 b" }( w8 E
    %% 种群初始化
    + J6 ^" J9 D# w6 a% ]9 urange=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置
    # z3 g. b: k1 b) C  v( `4 \6 aswarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解( h' r8 l! E' i* U  ]6 T
    Y1=[33.08;
    / Y2 a+ F3 \  c+ o   21.85;
    & u# \6 m- w/ U' o/ l   6.19;
    7 _$ z% @* T* X" S( g! X$ t% T* s   11.77;
    4 n+ G2 v  k; [0 }   9.96;
    / g. F1 H9 M+ e6 M5 @* _8 p1 p   17.15;];
    % U( s5 `" I# EY=Y1./100;%将百分数化为小数
    7 ~+ ^3 T9 y% A) x! J: {[ym,yn]=size(Y);
    & ~6 P, Q$ m0 C7 Ofor i=1:swarmsize  %% YX的约束
    . T3 J1 @/ }- I& A# c& {. y    s=swarm(i,;7 _; S7 W  {, H2 A( q% G
        ss=s';
    6 o% L, u2 I# I7 f5 F- f1 s4 R2 G; U/ v    while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)  F+ D4 e. U" s* ^. p) c: G
            ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');
    % y: n! s0 a( ]; B7 k4 \0 v    end% R7 S9 G3 |3 X8 u$ |
        swarm(i,=ss';% |1 K; c3 c4 B. s$ L- F4 K
    end
    " U$ c, l& `2 k: x7 N, Ivstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵
    5 r, Z+ g* t0 k1 Efswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值* r# @' J/ @+ z  d# J$ ^  r
    %% 计算初始种群适应度
    " `4 |+ {( Q- V/ `2 ifor i=1:swarmsize/ a/ Q: O% d( ~8 B+ j) F
        X=swarm(i,;
    3 l5 K% L5 h6 P! [0 ^! K    [SUMG,G]=jn(X);
    / ^' l! Q2 k; n2 X    fswarm(i,=SUMG;
    . C- T6 n  j% P7 K0 M6 A8 N- u6 _. D    %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$ |# o3 r3 \6 E
    end
    1 \6 L, j8 A3 S1 tfswarm" a, A* z2 s5 k9 N6 X8 f% @
    - p2 D: b1 Q4 s$ `( t$ c
    %% 个体极值和群体极值
    + t) v; N( Y  n- F: v[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列
    $ W) E/ |6 ]6 F" z* D% F- ?! y7 agbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己- c: @. S3 L3 e) Z; _
    fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
    ! t% i3 \& c, _  S- Z4 C. Nzbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解2 _4 c# w) G' c- B) Q4 _: G) @
    fzbest=bestf;%全局最优适应值% N/ a  E  v4 w

    & {6 M0 r' @  ?0 C5 b) ?
    9 Y$ U4 U8 S/ f# e) ^0 p%% 迭代寻优
    3 K& I. i- G* \+ e; d2 Uiter=0;( |9 y( s' }- ~9 R
    yfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵% J" w; {  [1 y! x
    x1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间
    / y/ v2 _' k2 y/ ox2=zeros(1,maxiter);
    # z% q' a7 y6 Ix3=zeros(1,maxiter);7 B6 a. ^" f+ e. E8 V
    x4=zeros(1,maxiter);$ d+ h4 B1 [- q. d; W8 h6 ?
    x5=zeros(1,maxiter);
    , W! k2 d4 d9 b. r' n% f& W- Zx6=zeros(1,maxiter);7 S, b: N3 u$ ^: m  A/ k
    while((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
    1 u9 o7 x* }: I8 A    for j=1:swarmsize0 Q( M0 e6 m5 t& m9 Q5 K
            % 速度更新
    , y+ o8 \3 G" u/ l        vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);2 H8 G/ |' |- r
            if vstep(j,>vmax  
    0 D$ ~* n2 G0 T- H5 }2 w1 o            vstep(j,=vmax;%速度限制
    : E6 _8 Z1 H  X; {3 ?; L- v* b        end) a* d1 c5 X- W( Q, B6 W7 H
            if vstep(j,<vmin' c+ D# J+ L- L  W  g
                vstep(j,=vmin;
    4 t, R- P5 P9 E6 f+ a        end
    # C: g2 Y% Y1 i. `0 h        % 位置更新- J9 U  Z. F) s5 O* `9 h9 ]4 y9 A
            swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;- ~" y$ w6 b2 d7 L0 O3 D! C
            for k=1:dim* v* ^, r* S( `9 {- S! m- [
                if swarm(j,k)>ub(k)
    ; Q$ d! @5 Z7 t1 C: f2 S, L3 D                swarm(j,k)=ub(k);%位置限制) {; s1 s2 q8 }9 N
                end
    : G$ @$ M/ F8 h  S: O. |/ v8 F. F& F            if swarm(j,k)<lb(k)
    3 ?4 c) D' Q' O. R0 s                swarm(j,k)=lb(k);. p" {, N7 h9 k) t' S7 ]
                end
    * C* h) k8 |+ @        end! k# f4 l5 ~% _& O' L
    8 d. {6 d! ^- M8 G+ G& t: B) |
            % 适应值        & S4 x7 ~0 _4 m8 a9 k; Q
             X=swarm(j,;" c0 F* A" E: z' s$ I0 n
             [SUMG,G]=jn(X);
    $ ^$ Y8 w; u8 K$ _         fswarm(j,=SUMG;- d5 g' G5 a2 @# h; P
            % 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/ |# r6 s. T/ x

    5 n" {8 S7 o+ i$ C+ x8 B        %
    3 J$ N/ A0 f9 ~        % 个体最优更新8 g; K: D7 _2 D7 ^$ [
            if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小* E5 p8 [/ Z& C' ~1 N
                gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新
    - G) n% g6 u0 s" m: G9 B            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新' m: h& a. i1 y, G0 k$ G( O4 U
            end- J3 J; u, o9 `4 T0 A
            % 群体最优更新8 x) Z& F+ M4 p7 S& s! g' `
            if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大# I' U3 k& _- n* G; d; B
                zbest=swarm(j,;%群体最优解更新2 Z- E  }% ^- [
                fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新& m, c  j$ u4 U3 y3 T* L
            end$ y  l8 N- g- o  i( I8 z; A" e6 n9 t
        end
    & v1 c) U; d$ M/ v/ h0 r% u7 y* f    iter=iter+1;
    2 d; k" [  k* O3 z2 h: b    yfitness(1,iter)=fzbest;
    + G0 D9 K' `; {% u3 H3 K) l! G# V! 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; |% j  v5 I2 A  [" u
        x2(1,iter)=zbest(2);- B8 n# J& L7 j8 g' P& a! p
        x3(1,iter)=zbest(3);
    / y& n$ ^7 R6 e8 t8 s3 v. S    x4(1,iter)=zbest(4);4 |! t' ?( G' H  ^+ o
        x5(1,iter)=zbest(5);
    8 o) E- P! Z0 K/ l0 }' M/ R1 M    x6(1,iter)=zbest(6);) ]2 s5 z7 |4 T7 M; Y
    end) _' Z2 |$ t9 _& \  F
    min(yfitness)  D& a) B1 H$ ^" P3 l/ @8 r3 ?
    fzbest9 U0 U/ P4 A4 T/ C
    zbest7 p: k; M* I/ r; C# [: k/ t
    X=zbest;
    8 ]0 ?7 {8 @5 U/ z" H$ Y[SUMG,G]=jn(X);& _( L5 V8 }7 y5 B6 _/ V
    GGbest=G;GGbest0 n: r: D* p4 }3 @. r' I  u& U/ M
    %% 画图' ^: z' B+ D) e, z* R) h9 S& i
    figure(1)( ~, Y- w4 [7 k/ `+ H
    plot(yfitness,'linewidth',2)7 t+ ^" C' W- I- s5 I# L
    title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);
      k& h- E& g$ c/ n5 K0 t1 ^xlabel('迭代次数','fontsize',14);! u* r! e7 t# Y; j% r: j
    ylabel('基尼系数','fontsize',14);
    ; E  x& m9 m+ x& U3 |) S
    - R) L: K7 z7 `2 n9 k: r) Ufigure(2)
    ! R5 `% y+ }; w/ E$ rplot(x1,'b')8 s' v' E, M5 f
    hold on0 Z  i& t! `; w
    plot(x2,'g')
    5 b! [2 L  Z+ X$ Jhold on0 `; O# J$ I& y4 y- X8 i
    plot(x3,'r')7 O* d! [" A7 E* m! }
    hold on
    6 K) w! J: ~+ Aplot(x4,'c')3 O2 m5 L6 Q" T. Z+ v* ]
    hold on
    ; d" ^$ y/ H2 k/ Iplot(x5,'m')1 d" p9 U4 Q" J6 r% ?3 h
    hold on
    % X$ k) z* ^# D% c/ _plot(x6,'y')
    ( P  A5 t8 o: ?0 [% k( Gtitle('x优化曲线','fontsize',14);
    9 O0 s% y+ Z$ Uxlabel('迭代次数','fontsize',14);$ h6 H; f, g" C$ w. l1 ^
    ylabel('参数值','fontsize',14);
    2 P! r) _" R0 P% j  p3 S* elegend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)' t' C7 K9 ]1 h) W( }; B
    * k. I7 ]; k4 Q. c* j+ F! }$ \
    ; l) x1 X6 l* \  |* E: X
    3 D% K4 B0 J, H) M( i' Q9 x
    %% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数
    4 Q) f) e( W5 u$ D& q1 Yfunction [SUMG,G]=jn(X)
    ( c+ N( m+ ^: a; M0 S: ?%% 已知数据
    * S! Z! l/ ?! G0 u+ x/ \% 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/ h7 O2 f/ l: U
    A1=[ 30.8 59.2 39.92;
    / ~0 |" b# K$ z. p) k    17.6 9.5  31.42;
    , Z, X# P2 e" }! @    13.6 7.1  6.62;
    ( X& ]5 J3 T7 B* I$ j" J2 L    9.5  7    5.64;( X; v# w5 a; Z3 {* u
        23.8 5.8  4.79;
    , W1 m7 x( ]  m" z4 c. ]    4.7  11.4 11.6;];3 I# ~5 G9 C: S& d* I8 @9 `! ?: v
    A=A1./100;%将百分数化为小数
    $ K1 S* B4 M* S1 l& z3 O[am,an]=size(A);%am=6;an=39 _/ H3 @* c! }  I
    % 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0 t! [+ t  `% i/ t1 X1 r
    Y1=[33.08;* {; Y2 x, }, h, c* b5 e
       21.85;
    9 G9 T" i6 l% d3 {& \" S7 b4 y   6.19; 4 F- P/ C+ B) S% x% D* i
       11.77; " Y6 g) p  v, p/ r. i. W
       9.96;
    * ~  b) Y. ~, a7 D+ h   17.15;];
    + |( Z8 w4 q; j$ ^9 C  O( x& E7 PY=Y1./100;%将百分数化为小数# c9 J; E. ]; D0 c
    [ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1; n8 i) W1 A* f9 n  L& v4 r- |9 H9 E
    %% 代入X解向量,X为1行6列向量
    & b' c* }# T6 K- r/ N2 \XX=X';%将矩阵转置
    5 o0 v4 ^0 m: M6 `8 W# l/ |one=ones(ym,yn);
    ( ^: @& ~1 T9 u; m+ w4 a3 z9 {& Gnewx=one-XX;%1减去对应位置的解6 |+ F" S# ^# y  q
    %% 计算基尼系数G
    7 p6 ]$ N) C! {  mG=zeros(an,1);%3行1列) S7 }; [( i/ }5 {" l8 `
    for j=1:an  y2 a" D$ J" ~6 F, D4 P1 ~
        aj=A(:,j);
    & p: Z) A: U& W    yx1=Y.*newx;
    & t! b7 R; u: R6 [9 ~3 D/ ~    yx=yx1./sum(yx1);
    ) r0 t* G- {/ ^! I3 U  B. g    ya=yx./aj;
    8 h) @- Q# K9 ]! J    compose=[ya,aj,yx;];
    ( g6 L' n/ r' Q$ m6 Z3 |    newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;
    % a' _% |' e! q0 Z& B9 _2 D: Z    ajnew=newm(:,2);
    . q1 F; O0 B' |* v: ]4 ]0 K8 Q- l    yxnew=newm(:,3);
    9 e2 e* d! ~/ Y: h  K    yxnewsum=zeros(ym,yn);9 V  [9 j& j: z
        for ii=1:ym7 R4 h7 r# q( }0 P) X
            yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));3 x: t. `4 s2 G
        end   - r4 l: ~1 i& e) j9 I# t2 _
        yxnewsum2=zeros(ym,yn);9 e# n4 j4 F: W/ e, K% L3 D) ^
        for iii=1:ym
    * N: s8 |& O. K! a, i, C3 z3 A# x        if iii==15 d& J( G5 |) P+ }$ p
                yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);
    ( D, Y7 [/ |! A        else
    : p* h; O. p; y: p9 I3 o6 s; b        yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);6 i* j3 C, ^& {5 W0 H  {( d
            end
    ! N2 J! }% B* k* V  ^' J    end   
    $ Y9 K) I6 s7 k' l    ay=ajnew.*yxnewsum2;3 P5 s; Z- U9 S# Z' q
        gj=1-sum(ay);7 q% @, T, o$ C# B
        G(j)=gj;
    7 d3 \2 W& |: v- Mend3 E# J0 c* n1 [4 k4 J
    GMAX=[0.3;0.3;0.2;];
    6 v: O# G" e; H% Y" gif ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))1 t% v2 [0 M4 ?, H: c' E
        G=GMAX;
    $ {$ v5 O3 d( Y2 rend; G. n' m$ h1 l( m) t
    SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);4 p  I3 N# Z4 c, |
    %输出G,基尼系数+ W% [5 O: J  H0 _; M) Y) Z; f( m  s
      ]- W' R/ W: Q

    6 Q; D  O% z/ x0 K3 U
    zan
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    这好像有问题,帖子中笑脸应该是“”的,大家使用时注意一下!
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