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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()
    " a. S; r" ]8 Y& c) B0 e%% 清空环境4 T$ `% Q- n- T! T2 n: |0 e
    clear;$ m$ h" o% l8 \9 g, p$ n9 |
    clc;
    ) s2 n) v8 q$ r, z) y9 w' |9 n: a" `  t. _2 Z  C3 }- {; }8 p5 ~4 w" M
    %% 参数设置
    $ M# x) N6 J# I. Tw=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。
    $ l6 @- x, V. Y) lc1=0.1;%加速度,影响收敛速度' m3 r$ B& ~8 K/ N/ ?
    c2=0.1;7 ?9 f5 N# b+ X0 `' N
    dim=6;%6维,表示企业数量
    ( ?1 r/ Z, g9 D: a, X  e- i- \# ~% [swarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子
    0 |, P. f! s% T" Smaxiter=200;%最大迭代次数,影响时间1 \/ }  W# o3 e9 ?. ?$ X
    minfit=0.001;%最小适应值( C( l! {4 M2 B5 `$ ~
    vmax=0.01;%最大速度
    % C1 X" b" T, D  j0 @/ jvmin=-0.01;%最小速度
    6 |4 V  a4 @8 mub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制
    , B8 g# g7 P9 \  j" }- n* ]6 \lb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制' h; @! K. N3 a6 T

    5 ^* B/ o/ f) S- o%% 种群初始化4 E% B! |3 h( g/ I+ {
    range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置8 H2 |$ F8 H8 b6 d
    swarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解! X7 n/ P2 k8 X# g* i4 ?" z
    Y1=[33.08;; S+ X2 @! g4 v6 R8 a2 _) F8 i8 m
       21.85;
    6 k& r* Q! ~2 ~; G) M   6.19; + a% k) |) x: q$ }1 g( w; w/ m
       11.77;
    ' ]3 b% I9 \0 _. c& _% b; {   9.96;
    7 q( E( c3 W) A+ g0 x   17.15;]; 1 A1 q. h# B4 `$ X0 b7 q
    Y=Y1./100;%将百分数化为小数
    6 K" p9 U! \0 y/ p+ b[ym,yn]=size(Y);
    4 {, u# S+ x" jfor i=1:swarmsize  %% YX的约束
    $ g0 m/ S; ?& w, [; o, J    s=swarm(i,;2 @% r4 U4 \0 A9 c. F! N
        ss=s';: X2 z6 i& Z/ Y1 e
        while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)9 n) ~% H6 _* B2 R1 Q9 R; B7 F
            ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');
    & N8 F! P& B# U+ O0 p    end
    ! H; G6 ?: R, Y1 D/ l' H* S    swarm(i,=ss';, n0 W) N. [4 r1 p$ ?
    end$ t9 T: s, |: U. c3 G3 g4 v3 Y
    vstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵, {3 L2 E: w- @' ?
    fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值
    , K5 [$ i( @' d! }; I* X, o9 Z' i%% 计算初始种群适应度
    6 d, a! K4 h5 c" d( Dfor i=1:swarmsize, t8 ^9 U$ ~/ z) Q
        X=swarm(i,;5 o* v, E! r8 v, `
        [SUMG,G]=jn(X);
    0 ?/ e* E, W: d0 j$ Y1 z    fswarm(i,=SUMG;: V; e: v5 f  b7 Z
        %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( `1 S: P5 F& c7 i7 X
    end7 v3 F# W3 M; ~
    fswarm
    . H# ~" |0 ~6 s- {# g) ~. r
    " y( Q+ n% s( J' A( p% S( P7 J%% 个体极值和群体极值
    $ h5 \& g" @; P[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列
    $ H+ B2 |( X) J! `5 T2 ggbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己5 a8 u7 k6 J# ?7 W$ s  x9 u0 G( [5 J+ |
    fgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值3 a. k% W: S1 u
    zbest=swarm(bestindex,;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解
    ) i. }$ m, }) \# X2 sfzbest=bestf;%全局最优适应值
    3 S% l$ K& o/ k4 m2 N: @/ k& e" e" p* I4 {7 }: ~" r
    ( k1 q5 g; v3 ^% O& Q
    %% 迭代寻优9 u; F; @5 [6 }5 N8 o  q1 s$ c, [
    iter=0;& R; f& S* p  a4 G
    yfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵4 W/ l- Y; W$ d( l/ Y7 P$ P; ~1 W
    x1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间
    ( H& `0 W# y7 q5 f6 b+ Q, c# A* E2 D1 }" Ex2=zeros(1,maxiter);' l7 B( d0 y$ B5 V' h2 k
    x3=zeros(1,maxiter);
    8 w3 _5 {7 S+ Cx4=zeros(1,maxiter);3 O, C4 C$ L" S; I/ O. q+ E8 C* I
    x5=zeros(1,maxiter);6 ?& b5 C1 g3 x1 B
    x6=zeros(1,maxiter);
    & Z' C! a( W# v5 g( ?4 c9 F( i6 v* pwhile((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
    ( z( x0 I. L4 B/ y5 P# |. s0 P6 |    for j=1:swarmsize
    % g6 ?$ n" ~" k4 _        % 速度更新0 w) B3 R! w8 n
            vstep(j,=w*vstep(j,+c1*rand*(gbest(j,-swarm(j,)+c2*rand*(zbest-swarm(j,);
    # b" _; l/ r- h) p! `        if vstep(j,>vmax  $ Z* o4 X/ D; e3 \% ]
                vstep(j,=vmax;%速度限制
      L* U! @3 P5 {! r% s; Z0 _7 E3 I        end0 M/ h) {% {7 x6 i3 y
            if vstep(j,<vmin
    3 T: ~7 g- o; |! L            vstep(j,=vmin;$ V9 _% P3 Z0 b# e2 X
            end& m/ w; p2 `$ `3 U/ \; D/ R
            % 位置更新4 N6 o4 e* N* a5 j) M1 s+ |
            swarm(j,=swarm(j,+vstep(j,;: s0 j  z/ m* R' q
            for k=1:dim$ t0 P8 [# t3 k$ ]
                if swarm(j,k)>ub(k)$ }7 `8 p9 B( l0 k  E) s; D& N( J
                    swarm(j,k)=ub(k);%位置限制, A1 F- o: J4 r6 p5 s$ q) R  U
                end/ v, f9 d! N8 o6 S/ y- A
                if swarm(j,k)<lb(k)% t* ^) l/ s% @  c
                    swarm(j,k)=lb(k);0 E, M% M3 A  |1 W: k9 y2 t
                end$ t* G7 a) l5 Z! O' ~: v' D
            end
    3 M$ E, n( _8 |6 S, ~3 h# O' Q8 s  }- d: V! c2 q2 e& M+ W
            % 适应值        8 y$ ]; z: E. Z7 A9 f$ }! ~+ Q
             X=swarm(j,;
    + t" g0 B8 v2 p3 h& B         [SUMG,G]=jn(X);0 [0 _, k" h4 |% v: Y* y
             fswarm(j,=SUMG;
    * T0 ]) r( e) t0 g" ^+ J' Z5 h7 B; G        % 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$ y* z" N  q- H. Y
    ( a0 ]: ], k& R" n
            %0 g& t: T/ C- V. Q) U6 A, @& `
            % 个体最优更新
    6 c! l, ~' y/ X6 ]        if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小
    * e+ _& }/ ]) \- r% V8 h* y            gbest(j,=swarm(j,;%个体最优解更新
    ; `" i! g* w9 j1 Y            fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新9 u3 D3 x* J; Y5 V9 y" A# [
            end
    + q' l0 |6 m7 |+ |4 b8 m' C  x/ i        % 群体最优更新
    ' a' |7 h: L7 Q+ p  Y: `+ [6 o        if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大
    # c# m( ?, X- z& E' \3 Y# f            zbest=swarm(j,;%群体最优解更新
    9 r6 q4 a' g& w5 y# \            fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新
    $ v2 i  A4 x9 Z, V/ Z9 ]; z" H        end
    ; o' I7 x5 O6 {5 B    end5 F% E7 U$ V: F0 C% s/ m/ v5 o( f! e
        iter=iter+1;
    ) x3 W; `, c8 p7 o! S    yfitness(1,iter)=fzbest;
    7 }7 _% T: s! A" p    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( ^# L. }* K5 S/ M; q* h
        x2(1,iter)=zbest(2);
      f0 ]9 Z1 K: [/ Y% j: x) Y    x3(1,iter)=zbest(3);
    ; J5 ]( s8 U5 S3 l. r+ ~3 \3 B8 U3 N    x4(1,iter)=zbest(4);
    8 [" p& ^7 w1 @# R  L) r6 C    x5(1,iter)=zbest(5);
    8 J: W7 N$ w& i' L  J7 w7 f+ f    x6(1,iter)=zbest(6);
    5 |1 S0 g  U/ n, jend8 D5 F# b$ L- i  J; }/ ^' L
    min(yfitness)
    + E0 A+ g% V4 ~+ ~1 Pfzbest( N/ A+ f9 y" y' N" ]
    zbest
    # T7 H. k5 Z1 C% Q7 zX=zbest;
    1 p  o2 Q( Y' s, P6 U% w: O[SUMG,G]=jn(X);
    6 k3 B' W' w& {: Q# z9 P' gGGbest=G;GGbest2 w1 p: W$ \' H
    %% 画图. J) G- P8 B* u# A9 @* t
    figure(1)+ p2 [3 U# y  Z; A
    plot(yfitness,'linewidth',2)6 R* o8 P; N* F2 i8 c% P5 P
    title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);! E6 ^8 z; W- c
    xlabel('迭代次数','fontsize',14);
    7 [, t# S; |0 a" {* x% c* ?ylabel('基尼系数','fontsize',14);/ @1 _0 J+ x; \( F* P6 p; @& h& e
    & f/ g$ z% D2 Z- [5 G
    figure(2)
    ( u. ~7 S" l- U  m! p. Y4 nplot(x1,'b')2 p( Q) `3 H. `* k4 s; B- N
    hold on; F& W8 Y2 Z# E
    plot(x2,'g')' I- k( i! P" r6 P: ~; D
    hold on
    $ x& m* T/ ?9 l' B8 `. {plot(x3,'r')2 S; i( ~" ~4 ]9 b) W
    hold on% ^- o- m6 t+ b, x$ \; P
    plot(x4,'c')
    ! X$ V% O2 o% w9 x1 ghold on
    7 X0 |0 p! c; x; K$ B- H+ Iplot(x5,'m')
    , n- T; O9 T( K1 V9 uhold on
    - Q3 B  p3 N% N) l" W& c$ E: F( }plot(x6,'y')
    1 ]; K! V9 F5 M" R) Vtitle('x优化曲线','fontsize',14);$ R0 A7 P0 V1 f  u8 e
    xlabel('迭代次数','fontsize',14);
      c# [$ [0 e  K+ wylabel('参数值','fontsize',14);
    1 Y2 W1 J1 Z: R3 F) s& Vlegend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)
    , x! `) {" }1 d& e+ Y' @
    + p5 ]! n. p# a% q! Q* D% K- D; ~. z1 ?8 J+ S
    . q. w3 M9 s7 a5 {
    %% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数" n0 d# t* c! g6 A
    function [SUMG,G]=jn(X)
    # F! C! F4 @$ \# w; i9 k$ N% d%% 已知数据. S$ g% ^9 \$ T0 b
    % 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7 H6 V4 U* h' g( s% v
    A1=[ 30.8 59.2 39.92;' U- z# Q2 s# |9 ?  M8 ^
        17.6 9.5  31.42;
    5 e* y" [6 m) p    13.6 7.1  6.62;- c7 h& u2 S% F
        9.5  7    5.64;
    ( _* v! r1 d1 N# c: {( k    23.8 5.8  4.79;7 ], X1 I) |  r; c2 e% Q$ u
        4.7  11.4 11.6;];
    " {% w. a2 t9 t- s9 [. s8 PA=A1./100;%将百分数化为小数
    ) l) [! J5 ]" Z" F9 e+ l$ Q[am,an]=size(A);%am=6;an=37 H7 ?8 o4 V" ]6 `; F8 p1 M" ~4 t
    % 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
    % [' N0 T8 C( d( M( W5 }3 [+ G* QY1=[33.08;* }9 I, r3 I1 P) o) e) D4 ~4 A
       21.85; & W) Q7 |' T% y  G1 f4 ~
       6.19; 3 ?. @) \& L# B0 x. Z$ j& u. g. i/ t
       11.77; # e: z' y6 I, N
       9.96; - Z& y. ]2 i) u5 y# l9 d- f
       17.15;];
    : b+ ^& b6 t8 P9 d# |Y=Y1./100;%将百分数化为小数8 w! c! x# ]& q. m
    [ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1
    0 K" k: {* R3 u" c%% 代入X解向量,X为1行6列向量
    # h# d+ p/ M+ U2 v9 N" _XX=X';%将矩阵转置; K! y8 I) f  q1 s, b, b8 [* p
    one=ones(ym,yn);
    , q& s% A2 e3 l' M, Y2 [( @) Xnewx=one-XX;%1减去对应位置的解9 K% ^6 U7 [2 B1 l0 m2 [
    %% 计算基尼系数G
    % h  `0 y8 K4 ?; Q# F% }G=zeros(an,1);%3行1列7 P7 Y4 C: `- b" L) \
    for j=1:an
    ' ?: E+ J/ |+ P( H5 A    aj=A(:,j);9 g* }, p6 A, }& S1 j
        yx1=Y.*newx;3 s% Q  b" \; V$ |" E9 K
        yx=yx1./sum(yx1);# e/ i9 }6 A1 y8 E+ L. _
        ya=yx./aj;
    , g! @' B$ a5 |9 D    compose=[ya,aj,yx;];+ j0 t3 v& A* m' @1 a9 x
        newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;
    1 n7 o% f& ~* X    ajnew=newm(:,2);
    + B1 @& T% |! `; j    yxnew=newm(:,3);3 u  F$ |5 |( F) Z9 x' g4 m
        yxnewsum=zeros(ym,yn);+ V: w, s9 b1 J3 z5 s" O
        for ii=1:ym
    " u- p- i8 z% Y' B2 r        yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));5 e6 J) E) O0 C6 o
        end   
    4 M2 k7 C, ?  v" g8 @" q    yxnewsum2=zeros(ym,yn);
    3 c; X  }. C3 L1 K8 t/ ~    for iii=1:ym
    2 R2 r. _9 m1 w& v- ~  P: c1 d        if iii==1
    0 H0 z& j2 s# p$ [            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);
    5 }1 \7 \, z% A! K- w7 i        else * A2 p$ P0 {" S) w, a/ T) |* O
            yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);9 n5 W: P0 V, k; G% S$ p# N
            end
    7 q3 p/ H3 e* X) V- S    end   ' m; v. U1 d& {# [- Q. U  _
        ay=ajnew.*yxnewsum2;# C, R. F- |: L" V; g' T5 \1 c* Q* v
        gj=1-sum(ay);% N  F( }& C& b! o
        G(j)=gj;
    " P6 {! `6 p! Y  A0 p: oend% h: ^8 H0 A1 f* G
    GMAX=[0.3;0.3;0.2;];6 A1 J' S8 Q- d. Z' R
    if ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))
    - _& e/ h- ~% \3 X: ^$ ?    G=GMAX;
    . Y; n. _: e2 a! D: Y5 @" U  Iend6 j" B+ o1 |1 `) w4 A. p5 G& v
    SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);
    2 x7 K& G& O" e" {, c%输出G,基尼系数
    : s2 o, }$ y5 e6 G; w1 h! H" {2 H+ h& Q+ P4 R0 Q% j! ~; c
    $ e1 W2 j6 I1 v3 N* 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!: Y& z; y& j' G: Q9 |) N
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