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数学建模--粒子群算法模版 www.madio.net 求解下列非线性规划最优解 min f(x) = x(1)^2 + x(2)^2 + 8;
2 N' @/ S- q: g: Z9 Y s.t. x(1)^2 - x(2) >= 0; -x(1) - x(2)^2 + 2 = 0; x(1),x(2) >=0 主函数: clc; format long;%------给定初始化条件--------------------------------------- " @; O1 T2 x6 l; C C# T
c1=2; %学习因子1 c2=2; %学习因子2 w=0.7; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D = 1; M=40; %初始化群体个体数目eps=1; %设置精度(在已知最小值时候用) %------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)---------- for i=1:M for j=1:D x(i,j)=rand; %随机初始化位置 v(i,j)=rand; %随机初始化速度 endend %------先计算各个粒子的适应度,并初始化p(i)和gbest------------- for i=1:M p(i)=fitness(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:);end gbest=x(1,:); %gbest为全局最优 for i=2:M if fitness(x(i,:)) < fitness(gbest) gbest=x(i,:); endend %------进入主要循环,按照公式依次迭代,直到满足精度要求---------- for t=1:MaxDT for i=1:M v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(gbest-x(i,:)); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness(x(i,:))<p(i) p(i)=fitness(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(gbest) gbest=y(i,:); end endend ! Q4 m, s6 x) S+ w$ H
8 S) G; H# b8 y0 [, ASolution=gbest' Result=fitness(gbest) function objvalue = fitness(X) x2 = X; x1 = 2-X^2; if x1^2-x2>=0 && -x1-x2^2+2==0 && x1>=0 &&x2>=0 objvalue = x1^2+x2^2+8; else objvalue = 1000; end end
9 R5 @. G' H" ?( @$ o( U
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6 b# c& ?) o4 I Z7 @5 ?. w2 r/ Y9 Z1 h u4 m8 W; u6 \. x
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