matlab粒子群優(yōu)化算法舉例分析.doc

例 函數(shù)對于適應(yīng)度函數(shù)fitness對其參數(shù)，做出不同方式的比較以測試其對函數(shù)結(jié)果影響。當(dāng)，。 (適應(yīng)函數(shù))程序1當(dāng)，。a)%主函數(shù)源程序（main.m）%-基本粒子群算法 （particle swarm optimization）%-名稱： 基本粒子群算法%-初始格式化clear all; %清除所有變量clc; %清屏format long; %將數(shù)據(jù)顯示為長整形科學(xué)計(jì)數(shù)%-給定初始條條件-N=40; %初始化群體個(gè)數(shù)D=10; %初始化群體維數(shù)T=100; %初始化群體最迭代次數(shù)c11=2; %學(xué)習(xí)因子1c21=2; %學(xué)習(xí)因子2c12=1.5;c22=1.5;w=1.2; %慣性權(quán)重eps=10(-6); %設(shè)置精度（在已知最小值的時(shí)候用）%-初始化種群個(gè)體（限定位置和速度）-x=zeros(N,D);%x是位置，初始化位置空間（矩陣）v=zeros(N,D);%v是速度，初始化速度空間（矩陣）for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化位置，randn返回一個(gè)隨機(jī)變化的符合正態(tài)分布的數(shù) v(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化速度 endend%-顯示群位置-figure(1)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on%b*表示顏色是綠的，用*顯示在圖上 xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維);%strcat使括號里的東西連成字符串 if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48);%floor向負(fù)無窮方向取整char(rem(j,10)+48,維);%rem 取余 end title(tInfo)end%-顯示種群速度figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(v(:,j),b*);grid on%是不是應(yīng)該是v(:,j) xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),維);char(rem(j,10)+48,維); end title(tInfo)endfigure(3)%第一個(gè)圖subplot(1,2,1)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x1=x;v1=v;%-初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值-p1=x1;pbest1=ones(N,1);for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D);%適應(yīng)度函數(shù)end%-初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值-g1=1000*ones(1,D);gbest1=1000;for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); endendgb1=ones(1,T);%-進(jìn)入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1;endplot(gb1)TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21);title(TempStr);xlabel(迭代次數(shù));ylabel(適應(yīng)度值);%第二個(gè)圖subplot(1,2,2)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x2=x;v2=v;%-初始化種群個(gè)體最有位置和 最優(yōu)解-p2=x2;pbest2=ones(N,1);for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D);end%-初始化種全局最優(yōu)位置和 最優(yōu)解-g2=1000*ones(1,D);gbest2=1000;for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:);%最優(yōu)位置 gbest2=pbest2(i);%最優(yōu)解 endendgb2=ones(1,T);%T為迭代次數(shù)T=100%-進(jìn)入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j)%個(gè)體最優(yōu) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end%-顯示種群速度figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)endfigure(3)%第一個(gè)圖subplot(1,2,1)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x1=x;v1=v;%-初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值-p1=x1;pbest1=ones(N,1);for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D);end%-初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值-g1=1000*ones(1,D);gbest1=1000;for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); endendgb1=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); endv1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1;endplot(gb1)TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21);title(TempStr);xlabel(迭代次數(shù));ylabel(適應(yīng)度值);%第二個(gè)圖subplot(1,2,2)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x2=x;v2=v;%-初始化種群個(gè)體最有位置和 最優(yōu)解-p2=x2;pbest2=ones(N,1);for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D);end%-初始化種全局最有位置和 最優(yōu)解-g2=1000*ones(1,D);gbest2=1000;for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); endendgb2=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end%-顯示種群速度figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)endfigure(3)%第一個(gè)圖subplot(1,2,1)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x1=x;v1=v;%-初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值-p1=x1;pbest1=ones(N,1);for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D);end%-初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值-g1=1000*ones(1,D);gbest1=1000;for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); endendgb1=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1;endplot(gb1)TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21);title(TempStr);xlabel(迭代次數(shù));ylabel(適應(yīng)度值);%第二個(gè)圖subplot(1,2,2)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x2=x;v2=v;%-初始化種群個(gè)體最有位置和 最優(yōu)解-p2=x2;pbest2=ones(N,1);for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D);end%-初始化種全局最有位置和 最優(yōu)解-g2=1000*ones(1,D);gbest2=1000;for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); endendgb2=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end%-顯示種群速度- figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end figure(3)subplot(1,2,1)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x1=x;v1=v;%-初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值-p1=x1;pbest1=ones(N,1);for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D);end%-初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值-g1=1000*ones(1,D);gbest1=1000;for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); endendgb1=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); endv1(j,:)=w1*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c2*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1;endplot(gb1)TempStr=sprintf(w= %g ,w1);title(TempStr);xlabel(迭代次數(shù));ylabel(適應(yīng)度值);subplot(1,2,2)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x2=x;v2=v;%-初始化種群個(gè)體最有位置和 最優(yōu)解-p2=x2;pbest2=ones(N,1);for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D);end%-初始化種全局最有位置和 最優(yōu)解-g2=1000*ones(1,D);gbest2=1000;for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); endendgb2=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end%-顯示種群速度- figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end figure(3)subplot(1,2,1)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x1=x;v1=v;%-初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值-p1=x1;pbest1=ones(N,1);for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D);end%-初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值-g1=1000*ones(1,D);gbest1=1000;for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); endendgb1=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if(pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w1*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c2*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1;endplot(gb1)TempStr=sprintf(w= %g ,w1);title(TempStr);xlabel(迭代次數(shù));ylabel(適應(yīng)度值);subplot(1,2,2)%-初始化種群個(gè)體（在此限定速度和位置）-x2=x;v2=v;%-初始化種群個(gè)體最有位置和 最優(yōu)解-p2=x2;pbest2=ones(N,1);for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D);end%-初始化種全局最有位置和最優(yōu)解-g2=1000*ones(1,D);gbest2=1000;for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); endendgb2=ones(1,T);%-浸入主循環(huán)，按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)-for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tInfo=strcat(第,char(j+48),維); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),維); end title(tInfo)end%-顯示種群速度-figure(2)for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel