matlab 粒子群算法程序 PSO

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matlab 遗传算法程序程序,简单标准,可参考,适合初学者。
pso_仅pso.rar
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内容介绍
function [pso F] = pso_2D() % FUNCTION PSO %global present; close all; clear; clc; pop_size = 100; % pop_size 种群大小 part_size=3; %part_size 粒子大小, ** =n-D gbest = zeros(1,part_size+1); % gbest 当前搜索到的最小的值 max_gen = 300; % max_gen 最大迭代次数 region=zeros(part_size,2); % 设定搜索空间范围 region=[0.05,2.0;0.25,1.3;2,15]; % **每一维设定不同范围 % T=zeros(1,max_gen); rand('state',sum(100*clock)); % 重置随机数发生器状态 arr_present = ini_pos(pop_size,part_size); % present 当前位置,随机初始化,rand()的范围为0~1 v=ini_v(pop_size,part_size); % 初始化当前速度 pbest = zeros(pop_size,part_size+1); % pbest 粒子以前搜索到的最优值,最后一列包括这些值的适应度 w_max = 1.2; % w_max 权系数最大值 w_min = 0.1; v_max = 100; % **最大速度,为粒子的范围宽度 c1 = 2; % 学习因子 c2 = 2; % 学习因子 % pc=0.99; %可接受概率 % bz=0.75; %比重参数 % kz=0.95; %控制参数 % tj=0.001; %模拟退火重置条件 % fmin=0; %初始化后最小目标函数适应值 % fmax=0; %初始化后最大目标函数适应值 best_record = zeros(1,max_gen); % best_record记录最好的粒子的适应度。 % ———————————————————————— % 计算原始种群的适应度,及初始化 % ———————————————————————— arr_present(:,end)=ini_fit(arr_present,pop_size,part_size); % for k=1:pop_size % present(k,end) = fitness(present(k,1:part_size)); %计算原始种群的适应度 % end pbest = arr_present; %初始化各个粒子最优值 [best_value, best_index] = min(arr_present(:,end)); %初始化全局最优,即适应度为全局最小的值,根据需要也可以选取为最大值 gbest = arr_present(best_index,:); %v = zeros(pop_size,1); % v 速度 % ———————————————————————— % 迭代 % ———————————————————————— % global m; % m = moviein(1000); %生成帧矩阵 % %初始化T% % [fmin_value, fmin_index]=min(arr_present(:,end)); % fmin=fmin_value; % [fmax_value, fmax_index]=max(arr_present(:,end)); % fmax=fmax_value; % T(1)=(fmin-fmax)/log(pc); % z=@(x,y)(x+2)*x.^2*y; for i=1:max_gen % grid on; % % plot3(x,y,z); % % subplot(121),ezmesh(z),hold on,grid on,plot3(arr_present(:,1),arr_present(:,2),arr_present(:,3),'*'),hold off; % % subplot(122),ezmesh(z),view([145,90]),hold on,grid on,plot3(arr_present(:,1),arr_present(:,2),arr_present(:,3),'*'),hold off; % ezmesh(z) ,hold on,grid on,plot3(arr_present(:,1),arr_present(:,2),arr_present(:,3),'*'),hold off; % % drawnow % F(i)=getframe; % ezmesh(z) % % view([-37,90]) % hold on; % grid on; % % plot(-0.0898,0.7126,'ro'); % plot3(arr_present(:,1),arr_present(:,2),arr_present(:,3),'*'); %改为三维 % axis([-2*pi,2*pi,-pi,pi,-50,10]); % hold off; % pause(0.01); % m(:,i) = getframe; %添加图形 w = w_max-(w_max-w_min)*i/max_gen; % fprinif('# %i 代开始!\n',i); % 确定是否对打散已经收敛的粒子群—————————————————————————————— reset = 0; % reset = 1时设置为粒子群过分收敛时将其打散,如果=1则不打散 if reset==1 bit = 1; for k=1:part_size bit = bit&(range(arr_present(:,k))<0.1); end if bit==1 % bit=1时对粒子位置及速度进行随机重置 arr_present = ini_pos(pop_size,part_size); % present 当前位置,随机初始化 v = ini_v(pop_size,part_size); % 速度初始化 for k=1:pop_size % 重新计算适应度 arr_present(k,end) = fitness(arr_present(k,1:part_size)); end warning('粒子过分集中!重新初始化……'); % 给出信息 display(i); end end for j=1:pop_size v(j,:) = w.*v(j,:)+c1.*rand.*(pbest(j,1:part_size)-arr_present(j,1:part_size))... +c2.*rand.*(gbest(1:part_size)-arr_present(j,1:part_size)); % 粒子速度更新 (a) % 判断v的大小,限制v的绝对值小于v_max———————————————————————————— c = find(abs(v)>v_max); %**最大速度设置,粒子的范围宽度 v(c) = sign(v(c))*v_max; %如果速度大于v_max则,速度为v_max arr_present(j,1:part_size) = arr_present(j,1:part_size)+v(j,1:part_size); % 粒子位置更新 (b) arr_present(j,end) = fitness(arr_present(j,1:part_size)); if (arr_present(j,end)<pbest(j,end))&(Region_in(arr_present(j,:),region)) % 根据条件更新pbest,如果是最小的值为小于号,相反则为大于号 pbest(j,:) = arr_present(j,:); end end [best, best_index] = min(arr_present(:,end)); % 如果是最小的值为min,相反则为max %粒子群算法,若加入模拟退火则不运行% if (best<gbest(end))&(Region_in(arr_present(best_index,:),region)) % 如果当前最好的结果比以前的好,则更新最优值gbest,如果是最小的值为小于号,相反则为大于号 gbest = arr_present(best_index,:); end best_record(i) = gbest(end); display(i); % display(best_record(i)); end pso = gbest; display(gbest); %粒子群输出 shuchu1= fopen('E:\shuchu1.txt','at'); fprintf(shuchu1,' %6.6f %6.6f %6.6f %6.6f\n',gbest); fclose(shuchu1);
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