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2015-9-13 16:49 |
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签到天数: 65 天 [LV.6]常住居民II
国际赛参赛者 - 自我介绍
- hello
|
很不错啊啊啊啊clc;clear all;close all;- O; @& \: N; X( h" r, E
tic; %程序运行计时
- H" t @( a1 N% C8 mE0=0.001; %允许误差7 Z2 V9 A5 h& v$ U |9 v) y
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数
8 T) w0 I- r# Hnarvs=1; %目标函数的自变量个数
* c5 p y1 C% p6 c. |8 Kparticlesize=30; %粒子群规模
+ @( z f7 o2 i: A) N6 c5 S H$ r) mc1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
( @! f: `2 k* G: I% d9 Nc2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数# G. g5 a, U! X2 S, s8 w
w=0.6; %惯性因子
8 H+ c4 }+ Q. ~: t( ]# q1 tvmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度" S0 m) n* t- A+ L/ e+ t
x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
6 Y$ w* {6 a5 C2 Vv=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
% Q* P4 I" `: k/ U/ l9 I9 J%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
3 T" h- s8 k6 X, u# ]%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))6 x( w- z5 R+ p: D
%inline命令定义适应度函数如下：! R- |- X# t) ~4 W" N6 l) I* ^' F1 T
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');3 H4 h2 O. S7 Q) B c% e) G
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
5 ^9 E7 A7 B6 \" m% B! n) K9 pfor i=1:particlesize$ h$ f# z( ^" ?, T5 l* y: |
for j=1:narvs9 E* x& z7 n3 l0 z2 e( n# [* B! v
f(i)=fitness(x(i,j));
0 T9 w! X1 g |* f2 l' F end
5 }9 j7 N$ e- Jend! u& h, u# e0 O, d3 o( Y+ t
personalbest_x=x;/ Q( S8 P1 X; r7 r4 M
personalbest_faval=f;5 V6 B' t+ w3 |
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
4 _: |6 u4 J, N' O1 y6 P, T, r: ~4 k( ^globalbest_x=personalbest_x(i, ;
; A9 F2 o& E- Mk=1;0 [& M ?) i4 Z+ ~9 c
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' J. V( c: `8 ]$ q; v% T for i=1:particlesize/ b( v- g+ @: O1 ^
for j=1:narvs; u; q- I9 r S9 E. R( a
f(i)=fitness(x(i,j));8 p, F" x$ [4 a2 h5 ?
end
! G* b4 J5 E, P$ |; p! { if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置3 X7 k0 |- O' S+ m: f- ?
personalbest_faval(i)=f(i);6 m2 @) E# d- w8 h! k
personalbest_x(i,=x(i,;
- L9 v- l, o0 } end9 U- a( d8 {! v2 K/ R Q5 g0 @ K5 r
end5 e, ]/ U# W' Q' k7 b; M( Z
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
?& } R6 _7 X0 ]# A6 D globalbest_x=personalbest_x(i,;
6 S" u* R, q' p J4 i' I l for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置5 |5 H F' }" e3 `: P, ~, ^3 s/ j
v(i,=w*v(i,+c1*rand*(personalbest_x(i,-x(i,)...$ i: Z" X" x, J5 T' ?5 A" r8 ^
+c2*rand*(globalbest_x-x(i,);
$ z: J1 M+ u9 f$ D& p9 c9 F for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度
% b1 z: @, x% P. _+ t0 d# P if v(i,j)>vmax;
0 z4 y, u6 W8 Q! K# _% E v(i,j)=vmax;/ c) t! W8 Y( X, w
elseif v(i,j)<-vmax;
+ c: b4 M& y7 z3 V: ^, J- p v(i,j)=-vmax;7 ?" a/ F5 S+ ~1 J
end; @- T6 _5 Y, t, K+ Z8 C% f
end) l5 W- Q* {! I. L# f( Y
x(i,=x(i,+v(i,;
, L! ]+ {, |1 F! T end
6 i# s$ H: G# J' {/ ` if abs(globalbest_faval)<E0,break,end
1 @) Y2 Q# I% S k=k+1;1 R) B' ]' y% T4 w' H8 G& K- g
end
: f- |: {1 S4 h" ]Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);
/ n8 R5 T2 T" b, _% Y/ u* I% strcat指令可以实现字符的组合输出3 q; A, H4 T* z9 Z2 @9 ]
disp(strcat('the maximum value','=',Value1));
0 K# T9 B5 I) s5 F# \* \5 I%输出最大值所在的横坐标位置
1 n! Y% D8 R$ ^. q; Y7 MValue2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);; e4 _" C+ J6 }! D
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));2 H1 m/ [7 m7 l3 W4 M2 h
x=-5:0.01:5;
! E7 P% p) v; ^" L# k [y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
0 X6 B6 V" n9 v& _# K( Mplot(x,y,'m-','linewidth',3);/ H& ]$ b4 [& H: [ I$ x
hold on;$ G8 C" s: p( Q
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);% N! L* c9 a4 y( \# x5 R
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;0 o: D+ O( L5 e- ^' J1 M2 v
clc;clear all;close all;9 @& o% S# w, t& u. y6 m
tic; %程序运行计时
2 C+ S5 b7 c' x$ ~- Y# U g, OE0=0.001; %允许误差2 b8 f' X5 d, {, A' j
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数& H" y5 P5 f* c1 w" E7 _( ^
narvs=1; %目标函数的自变量个数9 J; h4 `/ a0 o
particlesize=30; %粒子群规模, |$ O( t9 ?5 l
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
N4 U, d: M6 y E: Yc2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数6 Q8 G4 u! K9 U
w=0.6; %惯性因子
) o! C1 D9 i8 u4 ?- C# \ o( Gvmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
, [: H/ } e q6 dx=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
) j# k- N3 ^+ } e" s7 Fv=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
8 v9 S' `$ i( P0 X) x* ?%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
# f; |" o5 A- w%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))$ H* T- r7 C* L2 M+ g( g3 A4 H" W
%inline命令定义适应度函数如下：# _7 _4 X7 d ~9 l) Q% z/ c
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');' ?; f4 ]: z& Q1 m2 z% Z* D) @2 ^
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
. X: \* r2 F# v# f' W& W8 R/ e8 ^for i=1:particlesize
+ i0 ^8 g- _2 S for j=1:narvs$ c( V5 A1 w+ g" J8 a/ I
f(i)=fitness(x(i,j));7 y7 V$ k6 j/ v- t
end
( O" W0 `% i7 n9 S, \end. |8 `0 N5 @9 H# V- b
personalbest_x=x;
3 J2 o; e( N* K$ F0 F U$ ], y0 h% xpersonalbest_faval=f;# v* F" ]/ T& ~9 d- J
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);* Y" {9 M8 u7 |" j# u( R+ O$ f8 T
globalbest_x=personalbest_x(i,;( M2 f( [2 F, Q
k=1;/ _4 t0 g. n3 o
while k<=MaxNum0 }/ w1 S- B. b5 y8 ?: Q
for i=1:particlesize5 H/ d( Y: Q, T9 @
for j=1:narvs
6 ]1 y, B1 J" G; ~ f(i)=fitness(x(i,j));
- \! c7 ~" _6 \1 \3 n; t+ Z end$ {& u7 V$ J# p' K. @) M
if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置1 B# z4 z# |% W. e) S
personalbest_faval(i)=f(i);
- q# U0 `* V, P5 h" e) A! j personalbest_x(i,=x(i,;+ W3 r+ o# r% i3 U8 F) j8 z
end
- f. ?3 D$ w: b/ [5 P' s; ]9 s* q end3 d! j3 l, O/ }4 ~$ K: t. N$ D
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
% t" u# h6 j w5 ?3 T ? globalbest_x=personalbest_x(i,;1 ?" F5 p; P" F$ t$ h0 B" ^' p
for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置
8 ^+ ~- _6 Z! l v(i,=w*v(i,+c1*rand*(personalbest_x(i,-x(i,)...
1 \+ J& S8 u4 l- o8 U, m +c2*rand*(globalbest_x-x(i,);
( v% Q5 R6 X. Y- c- o for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度
( i( F! L2 M! i- g6 t- y! a' p if v(i,j)>vmax;/ G; L( |, H) y9 {3 c7 ~
v(i,j)=vmax;' b h3 B+ c9 ~
elseif v(i,j)<-vmax;5 F9 l6 \: E9 K
v(i,j)=-vmax;7 a' q7 y/ T" B! n
end$ f: \. @7 ^& N( ~
end
4 _ a* n( [5 }3 L" r& {3 V1 h x(i,=x(i,+v(i,;$ ^: y, U4 t4 L% |) X
end
" _# n$ O+ x4 f$ h0 L. B& F if abs(globalbest_faval)<E0,break,end3 \6 p( W5 ?! p3 @" z: R% D$ s
k=k+1;
$ d2 o: G( T V" N. D- y# pend
3 H) P2 K7 g. V0 x5 K0 P4 LValue1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);1 O4 b; m& i) x6 q! F4 |5 r
% strcat指令可以实现字符的组合输出5 X1 z# b4 F6 j. i6 g+ k
disp(strcat('the maximum value','=',Value1));- L. h2 i# F9 Q3 Z- w3 G" r
%输出最大值所在的横坐标位置
& J8 G8 m+ z* O `. [6 ?8 IValue2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);
) \8 R7 Q3 U) L T5 Wdisp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));$ [' t4 z. [4 F6 |4 }
x=-5:0.01:5;% }/ f: w: B0 ~3 p s+ l& U
y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);3 l4 H; ~# d( e, z0 T8 U, _
plot(x,y,'m-','linewidth',3);
7 f* l8 w" {3 m1 V( ^; B8 v1 Lhold on;4 n: I; L! V! C- Y
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);1 E9 q. j, s g
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;
& X, Z7 X* B% @# r2 M& W: Y2 uclc;clear all;close all;
/ E* o0 C. o C9 c# ~: F( c" h% ]tic; %程序运行计时, i8 x8 [& _' p( D
E0=0.001; %允许误差* d! D( h3 }- L2 n7 }6 D1 C
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数, v3 ^: J9 P& I1 f8 `$ W
narvs=1; %目标函数的自变量个数6 G' g8 T4 {6 M0 R5 ~. A
particlesize=30; %粒子群规模0 t) q; ?9 }. Z$ K
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数/ n; C, J( g. C! {% G& [
c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
& \7 C( K4 ~) `; b9 R& uw=0.6; %惯性因子4 c9 t9 t' Z8 Y2 Z
vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
+ k6 t8 G' [" w& ux=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
. x. w1 @. [9 j, yv=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
& d$ l" T6 F3 F; [1 D0 D. L%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，4 c9 \1 x4 B9 \: K7 N' ?4 {
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))6 q: {( ]1 G. j1 W* ^/ h
%inline命令定义适应度函数如下：9 g, r# D6 M. \! q0 ?$ H4 P
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x'); B# y2 E- f* k4 M' R" A7 k7 E
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
0 u% f1 O! G- O$ Qfor i=1:particlesize
/ ~. M; z8 Z9 X# X) p for j=1:narvs
f2 `1 q$ A1 ?& L2 P/ w f(i)=fitness(x(i,j));
. |& R% g' {3 G L5 Q9 [ end) S+ k7 d5 @. j7 A. ] z8 c% i
end8 F5 @5 E6 U) r- U. v8 N1 x
personalbest_x=x;# O9 a8 S, [+ l1 `3 v7 J7 ~
personalbest_faval=f;8 P* S7 p' t8 O) i2 Z; {! Z! j
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
9 O& p% l' ^2 tglobalbest_x=personalbest_x(i,;. C3 o3 F! R) S3 j& G1 y6 T) f
k=1;* Z9 @: [$ A. W- A: K; a" o
while k<=MaxNum
1 m4 O% P9 z H. O6 E- x, G for i=1:particlesize& f; I% ~- K! f$ \0 c5 Q: \3 W0 G
for j=1:narvs
+ e. F+ F9 f2 {" N6 X f(i)=fitness(x(i,j));3 A' v4 H4 y% G5 R. T* q. ]% n+ o
end0 I0 p9 _3 o1 J( W5 x3 K8 K% H
if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置1 B) g: l- N7 k1 @
personalbest_faval(i)=f(i);
7 u9 U; B# W4 T. U3 `0 n) y" O personalbest_x(i,=x(i,;* D# H" r3 I! b5 \# i
end* k& P2 \, l$ C
end
4 R$ G% q: G4 ?8 a4 H" d! y5 x [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
1 S& ~1 |2 i3 Q! P# ?; P, Y9 X# U globalbest_x=personalbest_x(i,;0 `1 U$ P( o& x9 L4 s
for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置/ \8 k4 g! p0 \7 z. ?8 }! {2 ^
v(i,=w*v(i,+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...5 I" U5 i1 n5 H$ t- n0 l
+c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));
* I7 I' D/ c' v$ e9 O for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度( ?7 r9 h( e4 A0 Z; V" B& q$ w
if v(i,j)>vmax;3 X$ U" e- g2 X
v(i,j)=vmax;6 Z' l0 P% @' v! P9 h1 L8 R4 }: C/ c. v
elseif v(i,j)<-vmax;
9 b7 m" V2 H/ ~ ?5 u3 b+ I+ w; f1 G v(i,j)=-vmax;" I: }' y( m x4 J: _7 c% g3 t
end/ a9 Z+ d" J5 `/ g, z5 Y/ t5 r
end- Y$ ~5 d' X- N' h+ T
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
- m' z: o, o* l6 h# A7 F! [+ ` end) A& Q7 d- E9 l' J. @! C8 [2 e
if abs(globalbest_faval)<E0,break,end% Z, [" g3 v3 G
k=k+1;9 D8 N* Z5 a+ W4 f
end# x7 P. P% w4 X1 P, x
Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);6 d" f. C- x; R- L- P$ S4 B- A
% strcat指令可以实现字符的组合输出
; C4 L- a. Z; L; vdisp(strcat('the maximum value','=',Value1));
" z. q+ M( T6 V! t& U1 p9 `5 J%输出最大值所在的横坐标位置
; z- | h6 M8 ^Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);3 _0 V& T3 _5 L# I
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));: O4 N( g: W1 }' n( m: c/ O9 d K1 Z. N
x=-5:0.01:5;
! b, a, w0 ?- y, M7 C! T6 f$ xy=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
" C7 t* _/ S" l M$ c: S1 Cplot(x,y,'m-','linewidth',3);
* G) _& r) V+ s8 S& [: Ahold on;/ m& U1 `- S4 [% T7 l& ^* p
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);3 z3 f1 `, v% \" E# q, t7 J+ l) u
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;' n1 H2 \& D; V2 }
clc;clear all;close all;. h! m9 l V$ w4 H! M* N
tic; %程序运行计时+ b- [# k. K7 d6 a: R/ I* q9 e+ R
E0=0.001; %允许误差# ^. d" K/ S5 \# i; `, O& H
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数
- n, y1 d2 d% p4 X+ Cnarvs=1; %目标函数的自变量个数
- a9 v# [/ X7 Hparticlesize=30; %粒子群规模
: F6 j' D8 U* pc1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
% t, a/ {1 C% O- B6 h3 p/ {c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数 [) v$ h3 w* \" o7 h+ W
w=0.6; %惯性因子
( _, }8 v. q& ^1 g$ u/ E# ]vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
4 g+ J2 B$ T1 ?) E7 ?, w, x0 _x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置3 b' j C ~4 `3 k" b
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
* j3 ]7 \( z1 S6 ~9 X; i6 f0 ?%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，6 j- {6 U& Q* Q& F& v! n; Z
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))5 U3 h5 C, q* Y0 C1 X+ w- D
%inline命令定义适应度函数如下：
: a4 g7 B5 u. ^7 N9 H5 gfitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');3 G; Y( j$ l+ w9 m4 O
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
: E# m1 D B- C+ dfor i=1:particlesize
# X" s" \0 i. x4 J( e3 \8 H for j=1:narvs
3 s) C* n* p# E4 ^3 d f(i)=fitness(x(i,j));) h+ l W# Z6 i# g7 t0 f1 I
end
: [3 O- y- J2 C, F$ lend8 Y" D8 K! u2 o& D3 m, z
personalbest_x=x;
: d- ]( m% c8 w% s, spersonalbest_faval=f;
/ h/ u+ Y. l0 Z, ]' e[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);% Q! |9 \9 V" B8 H
globalbest_x=personalbest_x(i,:);
8 V7 P9 M' T# {: L8 m& c5 [k=1;
7 ?2 M! w, \6 U9 [while k<=MaxNum
; M7 D9 }: {4 z# ^3 D+ U for i=1:particlesize
* s6 k: P Y) G for j=1:narvs1 g1 @ b7 t7 X
f(i)=fitness(x(i,j));
- l9 r, c7 C* {# c4 F end
, h) n* w. M( ]$ D/ n. w0 X if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置
. N4 Y, i# g& F; k& B) { personalbest_faval(i)=f(i);
* l" H! v, S# z2 f0 w* @- ~/ o- ` personalbest_x(i,:)=x(i,:);7 D+ D' J9 G8 P9 N
end( F- S1 G: f" t- R
end
6 m3 C* ]' O' l/ c$ d6 N; j [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);2 I, t' G2 d& p( a
globalbest_x=personalbest_x(i,:);0 J$ a" [& K9 ?# _+ o
for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置) \/ o9 d; T' Q" u/ h- h% \6 S6 _; u
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...
( g) v J, m( X( S* O* E% @ +c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));/ ?0 u- H P6 I) g
for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度
$ I# }; W" o( V; H3 n if v(i,j)>vmax;$ U; e/ O3 v! t+ ^3 R
v(i,j)=vmax;
' H* T1 d0 _2 {7 `3 m2 e6 j6 f elseif v(i,j)<-vmax;
' o( O! p+ j2 m v(i,j)=-vmax;
/ [/ z& {. c: D$ A4 x5 g( i0 d end
2 j% x; [8 R3 t4 o2 D6 Q end
+ o* \& G$ c* p ~% ?) |* z3 O x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);$ m" @) `! N; v# s: [2 Y
end4 F8 v$ i5 |; b) K" B+ z3 s7 \7 P
if abs(globalbest_faval)<E0,break,end
( M& K1 t8 B: F @ k=k+1;& V4 [- r/ k p
end0 i6 N" V3 U- E( F8 F2 S8 l
Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);; D2 Z2 e- G# S: A+ g. S: H" ]
% strcat指令可以实现字符的组合输出) B; t6 ~- t! d9 s9 R' y6 v
disp(strcat('the maximum value','=',Value1));0 k& i& o, v0 g
%输出最大值所在的横坐标位置7 L) b% _+ |" f! o2 O
Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);" _' ^3 ?; V+ l4 g) v/ ~9 p
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));+ H, J7 ?! \2 `- x% j! m) g
x=-5:0.01:5;
/ N) |) j" P2 ]+ m' my=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
; j N7 ~. e: o# ^- e2 Gplot(x,y,'m-','linewidth',3);
0 k# ]8 t3 }# E; P0 I8 Nhold on;8 ~- R+ l! J' `, y m4 i
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);" P9 W' T2 V- k+ N# l" l0 D
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;0 g M3 l$ J5 N
clc;clear all;close all;
; R: u: R$ h. X; T" r4 Z' ytic; %程序运行计时1 j: E: L+ ?5 I
E0=0.001; %允许误差- |0 j& _9 V0 T: s3 `
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数6 C' n3 ^6 ~3 J; ~
narvs=1; %目标函数的自变量个数
- c2 J U# X- P: c( Yparticlesize=30; %粒子群规模 t! a+ p4 ] X) O0 c& c1 h
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
+ l- i u1 L: K# i4 C8 Vc2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
8 |' S1 B2 A! |: Q# {: U$ W4 P$ rw=0.6; %惯性因子
' N# a+ Y @1 T* K% tvmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
9 f& {8 y* H7 U1 fx=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置8 \, U5 ?% l( P- A" ^! S
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
5 A3 ]/ v8 i. `%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
* H1 @5 K4 G2 X* ?: k/ i+ `4 g6 K%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
2 |7 d+ f, n3 R%inline命令定义适应度函数如下：2 x5 i4 P5 V3 B7 N k" |
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');. s5 p# Y5 g! i: f" A
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
3 [3 H. K' j& E: C/ lfor i=1:particlesize
- K+ T K5 E, x! ~, ? for j=1:narvs, u. ]4 q( m! V! g/ {7 u
f(i)=fitness(x(i,j));
9 T7 ^( J6 j) P* e _$ @ end
6 B( c5 t7 n; z* Z, ^' n- n0 aend! l! b; ?/ U6 z+ d0 ]
personalbest_x=x;( o+ s# r) X, G. B
personalbest_faval=f;
+ z" \6 J- Y6 F+ n2 u4 j7 ~[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
/ q. ~1 b7 i3 l: qglobalbest_x=personalbest_x(i,:);
1 ?* z# d, A! b8 D4 _; L* |k=1;
( x) {& j1 `, L+ ~while k<=MaxNum" ^: G7 E3 E7 ~" y) r/ u
for i=1:particlesize
5 r6 ?, P1 d9 K& n- I for j=1:narvs
) k: f; ?3 j; _; Y& E9 z r f(i)=fitness(x(i,j));
' y! Y% I3 f3 ^( n8 m end
B* T/ A: w( S4 w; G4 _0 M P; E if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置- O6 e2 X1 z" H" Y8 h
personalbest_faval(i)=f(i);( c9 m' _# p( L' E' G* T
personalbest_x(i,:)=x(i,:);& |4 s/ ^( f: c! j( w% N% o
end
5 ?4 r. ]: v" [, Z, V end
" c9 W# R# b5 J$ \0 w [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);' o/ [# `6 S3 q5 i
globalbest_x=personalbest_x(i,:);
0 E4 R& S4 m! G6 R* e for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置
8 Q& E9 O" c3 g. R3 U# c% Q v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...
* @7 h2 q ?/ T1 L +c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));" x' R6 Z% [3 C& C% g
for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度0 U. y; P3 O& {% j
if v(i,j)>vmax;
- m7 N: j( p7 r: F2 X0 h& b9 M1 X. w3 X v(i,j)=vmax;
# j+ Q* ]* I* z3 H# [( B! ^ elseif v(i,j)<-vmax;5 L8 x9 {7 [5 L
v(i,j)=-vmax;' A1 O( d" o# b. q6 V. F' R5 h
end3 P( m5 l/ X! c
end
, Y! q1 |9 l8 g7 E3 R x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);2 [4 \6 G6 \8 M* q
end
! b1 ?+ ]6 n2 x7 ? if abs(globalbest_faval)<E0,break,end" D" ^) Z2 x H
k=k+1;3 f! M6 T! R4 `" u
end
# M( a/ L' g$ zValue1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);
~4 h6 F3 q) w$ V: Q% strcat指令可以实现字符的组合输出
( P& \ z5 Z& u+ b# r( b! {disp(strcat('the maximum value','=',Value1));
# Y8 _7 n# U) }; H% r+ l v! j* s%输出最大值所在的横坐标位置) ^, e3 R3 K- ]* i6 z
Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);" q% K, w6 ]& I+ O( ^
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));
# [$ k( g1 @# Y) }# L5 Tx=-5:0.01:5;
7 t# Y8 I' }( }- Ey=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
& X6 g3 s W4 z1 @8 m# Y. ^( Gplot(x,y,'m-','linewidth',3);
: I: x' B+ H& ?- `0 z) u" @hold on;
9 }& f! T- q4 M! A2 {2 \% R+ m5 Oplot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);: [6 i" l( y1 i( c! x( ]
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;
' S4 h2 t! J, p l% f- q8 e: ?; K8 Y5 W
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狗仔卡
发表于 2015-5-10 14:23
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