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TA的每日心情 | 开心 2017-11-22 16:51 |
|---|
签到天数: 29 天 [LV.4]偶尔看看III
 |
function PSOfirst()! g; A( k/ z, R) q* n- x
%% 清空环境
0 \3 ?3 ~/ ?; h( w m9 }clear;
: H7 M0 a1 M1 y9 `clc;& c7 T5 @9 E. C: t/ {
; ~1 a/ p4 w" t3 F
%% 参数设置, d t9 R; Z( g0 G8 I2 x
w=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。+ {/ d D! D; w' c2 d% f* n
c1=0.1;%加速度,影响收敛速度1 ^% g0 `( f8 h% F" J
c2=0.1;
, p2 ]( x7 B$ h' X, S' Fdim=6;%6维,表示企业数量( p/ {& G+ A" l
swarmsize=100;%粒子群规模,表示有100个粒子
2 x6 f6 h% W' Cmaxiter=200;%最大迭代次数,影响时间
; }3 i% j8 c" B7 W I; c. B' Sminfit=0.001;%最小适应值! y- v& v8 t0 F7 r( V+ V0 A+ C- p
vmax=0.01;%最大速度. h9 j; o/ Y$ Z' ]6 T
vmin=-0.01;%最小速度7 v8 n, D) x7 T4 I! v& T; ~
ub=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];%解向量的最大限制
; y9 V9 U6 F) R* Nlb=[0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01];%解向量的最小限制
: h& x* L' f7 ?% r, k# a! [9 [! H" G5 f7 O: p; w
%% 种群初始化: u) V3 m4 v1 e- c3 H+ U
range=ones(swarmsize,1)*(ub-lb);%产生200个粒子的初始坐标,初始解位置
. n7 A" N5 t) h% d7 xswarm=rand(swarmsize,dim).*range+ones(swarmsize,1)*lb;%粒子群位置矩阵,每行表示一组解# D9 q: S5 t3 W1 y$ G
Y1=[33.08; o/ R- C# M: ?. }
21.85; 5 ]$ @$ L; r1 a3 C8 N# l# S, M
6.19;
" V5 a; N8 A6 p$ l1 ^& C- g 11.77; 6 `* o' w! M- L% G+ @& O- J) y& x
9.96; 5 ~$ L' c8 j) `0 T3 U& c) \8 N
17.15;];
4 ^1 {+ E1 x2 [3 VY=Y1./100;%将百分数化为小数
; Q6 ] d; O+ @7 V[ym,yn]=size(Y);
! p2 o4 n9 a( z: G9 Y) _& r! G0 efor i=1:swarmsize %% YX的约束4 o& ~5 z2 Q% w1 T7 p G4 G0 F4 B
s=swarm(i, ;6 `& v% Z |" v% X( X/ ?9 Y' P
ss=s';
: W( i: M( t" c1 l+ g) x# ]' W while sum(Y.*ss)<0.1*sum(Y)& y) O! v5 n! Z
ss=rand(dim,1).*((ub-lb)')+ones(dim,1).*((lb)');
; `: ~6 z% Z# j# \ end* i$ R* F3 F5 I( h4 u7 |& _; ~& v
swarm(i, =ss';
L5 x- l! ]% d z# lend
1 C$ E2 k2 r8 m5 A3 rvstep=rand(swarmsize,dim)*(vmax-vmin)+vmin;%粒子群速度矩阵
) H" a5 w9 Q+ v; m R( x! @fswarm=zeros(swarmsize,1);%预设空矩阵,存放适应值
6 g# s6 Z0 } P3 R%% 计算初始种群适应度
4 s8 i- W) p7 W9 lfor i=1:swarmsize
6 X% p! ]/ J, }1 e0 a; _9 X X=swarm(i, ;
1 z$ e7 C" T& B" c' b% z: ]: i+ z [SUMG,G]=jn(X);
4 N7 E( \' k& z% Y; A* Z6 U4 E fswarm(i, =SUMG;- k# D% m" w% J0 c" p U
%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0 s1 D M! b2 Y C! C9 X
end/ q/ ^; J9 ~- a8 w2 k2 V+ e" M
fswarm' y$ E A% M( i# r
$ X2 x4 @0 W% [* t8 u%% 个体极值和群体极值
8 T* P/ B* d+ v8 U[bestf,bestindex]=min(fswarm);%求得适应值中的最小适应值,和,其所在的序列& D+ n$ J p2 o6 e5 k- k/ B6 y
gbest=swarm;%暂时的个体最优解为自己
2 E% v( x+ r$ }6 A7 f" ^( ?' N. tfgbest=fswarm;%暂时的个体最优适应值
; Q+ F) u5 j) mzbest=swarm(bestindex, ;%所在序列的对应的解矩阵序列,全局最佳解9 R6 M( h7 r# G
fzbest=bestf;%全局最优适应值. B$ E/ l0 q' v( O, E8 j* m: F
1 e$ q% `, r0 z# V6 t
7 x+ S- B( a! J1 `* G%% 迭代寻优
& \1 V) p7 I6 viter=0;
, h& i- \$ l e' C$ nyfitness=zeros(1,maxiter);%1行100列矩阵,存放100个最优值的空间矩阵
7 B6 Z$ W) m% d+ px1=zeros(1,maxiter);%存放x的空间
. u$ k- G, S2 r5 rx2=zeros(1,maxiter);
2 _: A' J# d( h9 C' G# K7 |; Ux3=zeros(1,maxiter);
( O0 I, D w+ W0 Jx4=zeros(1,maxiter);
0 J. t N0 q6 S7 k q) L) B/ x9 gx5=zeros(1,maxiter);. b( s0 s6 [* T' o' T) i6 ^
x6=zeros(1,maxiter);4 U' u1 p$ M3 ^
while((iter<maxiter)&&(fzbest>minfit))
- I; P+ R B# S( [/ {; q$ X! M; Y. j for j=1:swarmsize! _" X$ I5 }% x! p# j j
% 速度更新; R2 G+ ^7 v, T# O p @# [# c% l
vstep(j, =w*vstep(j, +c1*rand*(gbest(j, -swarm(j, )+c2*rand*(zbest-swarm(j, );
A; ]( v1 r) V/ W( J if vstep(j, >vmax * \ a! z9 G6 {9 b$ ?0 e( L
vstep(j, =vmax;%速度限制0 F/ p- H9 B7 B( |& r) Z' I
end/ Q1 M2 F* V1 e3 P2 c
if vstep(j, <vmin
$ b! R/ `7 v3 i2 s. d X vstep(j, =vmin;1 |* b5 e2 Y y: N$ y4 Q7 q
end3 F% [+ `$ S3 [2 O% K
% 位置更新2 H; q& A, I& ^" u' r
swarm(j, =swarm(j, +vstep(j, ;
& B& \0 f; x3 W& l for k=1:dim
3 q( ]4 x, D/ M9 f. P, b; N% p if swarm(j,k)>ub(k)
+ _- Q1 i0 {3 G1 [ swarm(j,k)=ub(k);%位置限制
8 ]/ T! i, R& e H- j2 t2 c- j end
# \, l- |. A+ l3 b# Q+ R if swarm(j,k)<lb(k)
. G3 V6 u) B: y$ n% ~6 r swarm(j,k)=lb(k);: V _' E+ _" I! B3 x2 o
end8 r; ^) c* `6 t( d6 ]: F9 _; M
end
# R" j% R4 e3 W# K0 I- | ]3 j' M/ m% d: d3 M3 N
% 适应值 0 g" I/ r, w0 M! ~
X=swarm(j, ;' E/ _3 y- ^: z! }: p! T. k
[SUMG,G]=jn(X);5 I5 d5 w+ @1 X# {0 E- P
fswarm(j, =SUMG;
3 E! `2 v: c$ F3 i % 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2 q8 u" T6 M* N: L4 X
# k7 ^$ A% k8 b4 k( q %
7 ^$ ~& h6 r% o# z# P0 d % 个体最优更新
/ ?0 p; X6 T0 T* f if fswarm(j)<fgbest(j) %如果当前的函数值比个体最优值小7 H+ L2 Q& I) i& c, f
gbest(j, =swarm(j, ;%个体最优解更新& j4 S; t1 n4 `8 T" G s# u; h
fgbest(j)=fswarm(j);%个体最优值更新, D; l3 Z: V2 t1 M& j% P
end' s2 f5 x2 t( {) b
% 群体最优更新
+ E, A* D p& Y if fswarm(j)<fzbest%如果当前的函数值比群体最优值大
& J t- g: t1 U1 _( X+ C% p zbest=swarm(j, ;%群体最优解更新
% s7 l* c2 m$ H/ {/ ?5 B fzbest=fswarm(j);%群体最优值更新0 h- K$ O$ e1 d( J
end
, k- A" V: L1 M4 v: C9 }9 b end' g" [0 u z5 q* {
iter=iter+1;
, W5 ~( I4 b, T# t# J! e yfitness(1,iter)=fzbest;7 z; H, `+ j9 r5 d1 g* l) F
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- S/ @6 t# \# h5 R
x2(1,iter)=zbest(2);
0 O+ X/ {6 `- f. V x3(1,iter)=zbest(3);
+ W7 Z" l5 L3 |5 w! Y \ x4(1,iter)=zbest(4);
/ l$ C/ b4 m/ Z R* ^8 ^+ e/ | x5(1,iter)=zbest(5);, T( I; I9 U5 B& P4 U8 N
x6(1,iter)=zbest(6);8 K) ? U3 F2 m2 S
end
5 y3 e' x7 o6 N4 G3 q+ i$ C6 k3 emin(yfitness)1 O, l3 c8 ]8 r1 [* B
fzbest/ t) v7 P0 p+ q8 a6 O: ~8 Z4 y
zbest
% {' ~+ v, }& ]: ZX=zbest;# Z. [& }1 B* B* A+ ?
[SUMG,G]=jn(X);
! Q6 S6 q) Z4 G- q4 P$ D' n+ i" J0 _GGbest=G;GGbest3 e+ E1 }% q- C# ]% t2 k' E
%% 画图
* f7 F3 j8 o9 e0 P4 D& Tfigure(1)1 Y% f, i/ @; V4 a$ {7 r
plot(yfitness,'linewidth',2)
2 R# ^/ ^; b! b6 K& [/ t [title('最优基尼系数优化曲线','fontsize',14);% B* X7 d+ N+ _. ^8 D, D C3 ~+ I+ {
xlabel('迭代次数','fontsize',14);) S0 w: O) p4 m. t
ylabel('基尼系数','fontsize',14);
% k5 Q: T3 k/ s1 s0 v
/ n! O! X9 Q: U: m' E: f: L( Qfigure(2)1 j. m2 z; u2 h% z: [8 I; l6 e. {
plot(x1,'b')* Z+ G( E" Y4 a) [! o
hold on* e; E/ r! Z( I' R. o# _7 n
plot(x2,'g')
$ h4 U4 y* E& ^hold on
, `( C3 L$ H3 U9 t' A0 wplot(x3,'r')
2 ]! M% i! D" U; n) yhold on p! N `6 U. V) K- q1 ^ A1 [7 y
plot(x4,'c')& @ a- z; A" A A' H
hold on. ^% L$ a9 G* J/ P
plot(x5,'m')0 }5 V+ ?4 `6 }6 b3 o/ g6 i
hold on
4 r% R+ c+ D+ q# O1 {: {plot(x6,'y')2 Z0 ^0 I( r# Q% o1 A' P' j( n
title('x优化曲线','fontsize',14);' Q, S; J* M" Y* t$ _; m
xlabel('迭代次数','fontsize',14);5 R# C( Z, h# f1 N8 U
ylabel('参数值','fontsize',14); f% K6 r: c# P5 d+ P4 A
legend('x1','x2','x3','x4','x5','x6',88)
0 S' s/ l, P7 I4 x4 b% K7 x0 v$ a( t
; `: ?* d$ O% Y
' ~9 k$ t& B5 S5 x
/ ^2 D* i! q8 w1 a( h0 l+ P4 t%% 适应度函数,即为目标函数,这里为基尼系数函数
) \5 C1 k8 v9 x1 R2 L$ lfunction [SUMG,G]=jn(X)* q) H& `8 X0 ^) o
%% 已知数据
) R8 E" F" y0 B% P$ x$ o" O. c# V% 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6 T' u r' f) {! S2 n' E
A1=[ 30.8 59.2 39.92;
- X( o, I2 S3 E; M 17.6 9.5 31.42;0 |! r" j- a) B7 w
13.6 7.1 6.62;( K( I& l, b, w- f- s
9.5 7 5.64;
5 X8 e5 \4 z Y8 F/ l 23.8 5.8 4.79;$ w' A$ o3 P' ?* {0 m
4.7 11.4 11.6;];
- |4 m1 N- N+ Q, d7 T* n5 NA=A1./100;%将百分数化为小数4 d y& I4 ?0 H& O6 [. C" t
[am,an]=size(A);%am=6;an=3
8 w2 x% ~4 W0 @% v2 l% 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
, M% Z2 h& {. I7 l* @6 Z8 eY1=[33.08;& G8 o" `$ T/ |8 @2 S7 I
21.85; 2 j, ~# P/ {4 a9 g: P
6.19;
( W n7 F9 E% }$ E2 V' }8 B 11.77;
% n) n, o T- Z! z 9.96;
4 z5 Z* L* `3 _% D c- V8 s2 R 17.15;];
( N k9 M0 v3 \- @( e' `( k# nY=Y1./100;%将百分数化为小数; C, y& @4 v; y5 }/ v
[ym,yn]=size(Y);%ym=6;yn=1
, L4 k$ W3 F8 s$ f0 {. ^; K/ {%% 代入X解向量,X为1行6列向量, @3 e( k3 M# a, X# d
XX=X';%将矩阵转置
, \4 _9 \. _# J- ]one=ones(ym,yn);
) c* F; X, V9 ynewx=one-XX;%1减去对应位置的解7 G6 o- L+ Y4 L7 u0 _& e: |/ L
%% 计算基尼系数G
" E+ j& h# q& ]. UG=zeros(an,1);%3行1列
1 W, R: @2 `( ofor j=1:an
1 T, T/ P. D% _9 k: T; s6 N3 o aj=A(:,j);
( b& x' ~8 f- `4 h1 [ A yx1=Y.*newx; s5 F+ M" y o) p4 n# N5 s3 [7 u
yx=yx1./sum(yx1);% c- I3 h* \8 F& h( A
ya=yx./aj;
' }6 s& y: z% f3 U9 L8 z compose=[ya,aj,yx;];
" I V7 ^$ L+ R7 F newm=sortrows(compose,1);%将ya矩阵从小到大升序排列;/ c8 {6 z) Z" \4 k4 x9 o
ajnew=newm(:,2);9 G4 K4 r# c+ G6 Y* ?1 S, {! Y8 M' c
yxnew=newm(:,3);
* J9 B2 m) J9 i) S yxnewsum=zeros(ym,yn);
" r* \) a( B d3 ]3 O% P6 ]+ U for ii=1:ym
' P9 V& l! D8 e1 N; C! Q yxnewsum(ii,yn)=sum(yxnew(1:ii));
3 Y- A* O- p/ X1 c9 `0 m4 Q& ] end
1 O( k5 Y+ S- ~0 p yxnewsum2=zeros(ym,yn);+ @" z8 L, s2 U7 H2 z. N/ U! j
for iii=1:ym
F. L2 Z3 ?0 B2 O' j) C if iii==1. P' j3 [2 t7 W5 Y, A3 ^* a
yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii,yn);
$ f- ^8 k8 j/ d! k& k: K! M else
2 D1 Z |# [! c6 h. b4 `3 w yxnewsum2(iii,yn)=yxnewsum(iii-1,yn)+yxnewsum(iii,yn);. A/ i) b- a+ Z: E! Q) P
end
! I1 D$ y% H, }% o. J3 x end
2 D5 l% p7 v4 ^7 g ay=ajnew.*yxnewsum2;; c$ G. _4 g8 |/ {7 A1 y: V1 y& W3 O
gj=1-sum(ay);
+ `! e# @6 S/ A G(j)=gj;
- b( a5 j. L" f+ G/ uend
- Q4 [3 M7 f" G, z6 l, n! qGMAX=[0.3;0.3;0.2;];6 w. S/ ?" w) r9 H- C( s# K3 L
if ((G(1)-GMAX(1)>0)||(G(2)-GMAX(2)>0)||(G(3)-GMAX(3)>0))( I6 S* n, j! S* Y* \1 e
G=GMAX;
$ V$ d$ [+ R8 v$ b8 i1 {, z7 H: Lend1 Z, O! _; Z* L2 x2 A1 J
SUMG=0.61*G(1)+0.19*G(2)+0.2*G(3);" R6 q2 F2 m6 n% r- L: p- o% b
%输出G,基尼系数0 W7 S6 q5 T9 O4 `$ Z7 S, K8 k' ~
& w7 U) R) S" w) q+ Q. j! z Y
6 e6 q9 |- {9 ^7 g6 P- f% w |
zan
|