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. s8 Y8 d4 m% r4 t1 r. ~5 ~
MATLAB代码：
* d) z! Q4 e( O' T4 ~9 r
5 X" {5 J! G5 f/ h$ I8 z- \0 `4 U8 v- %------初始格式化--------------------------------------------------
- clear all;
- clc;
- format long;
- %------给定初始化条件----------------------------------------------
- c1=2; %学习因子1
- c2=2; %学习因子2
- w=0.7298; %惯性权重
- MaxDT=200; %最大迭代次数
- % D=2; %搜索空间维数（未知数个数）
- N=20; %初始化群体个体数目
- %eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用)
- Vmax=1;
- Vmin=-1;
- popmax=5;
- popmin=-5;
- %------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:N
- pop(i,：）=popmin+(popmax-popmin)*rand(1,2); %随机初始化位置
- V(i,：）=rand(1,2); %随机初始化速度
- fitness(i)=ackley(pop(i,：）);
- end
- %------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------
- [fitnessgbest bestindex]=min(fitness);
- gbest=pop(bestindex,：）;
- pbest=pop;
- fitnesspbest=fitness;
- for i=1:MaxDT
- for j=1:N
- V(j,：）=w*V(j,：）+c1*rand*(pbest(j,：）-pop(j,：）)+c2*rand*(gbest-pop(j,：）);
- V(j,find(V(j,：）>Vmax))=Vmax;
- V(j,find(V(j,：）<Vmin))=Vmin;
- pop(j,：）=pop(j,：）+V(j,：）;
- pop(j,find(pop(j,：）>popmax))=popmax;
- pop(j,find(pop(j,：）<popmin))=popmin;
- % if rand>0.8
- % k=ceil(2*rand);
- % pop(j,k)=rand;
- % end
- fitness(j)=ackley(pop(j,：）);
- if fitness(j)<fitnesspbest(j)
- pbest(j,：）=pop(j,：）;
- fitnesspbest(j)=fitness(j);
- end
- if fitness(j)<fitnessgbest
- gbest=pop(j,：）;
- fitnessgbest=fitness(j);
- end
- end
- yy(i)=fitnessgbest;
- end
- %------最后给出计算结果
- plot(yy)
- title(['适应度曲线 ' '终止次数=' num2str(MaxDT)]);
- xlabel('进化代数');
- ylabel('适应度')
- %------算法结束---DreamSun GL & HF-----------------------------------+ ~* J: r3 \/ u. {
6 r: S2 e3 l4 u6 S0 f6 U
5 `" q" e9 F4 O0 ~ D8 ?! y优化的函数为ackley函数：$ p, }2 u4 c4 c$ t, K9 V
5 B0 `$ f6 q6 F; ` V
- % ackley.m
- % Ackley's function, from http://www.cs.vu.nl/~gusz/ecbook/slides/16
- % and further shown at:
- % http://clerc.maurice.free.fr/pso ... nuous_challenge.htm
- %
- % commonly used to test optimization/global minimization problems
- %
- % f(x)= [ 20 + e ...
- % -20*exp(-0.2*sqrt((1/n)*sum(x.^2,2))) ...
- % -exp((1/n)*sum(cos(2*pi*x),2))];
- %
- % dimension n = # of columns of input, x1, x2, ..., xn
- % each row is processed independently,
- % you can feed in matrices of timeXdim no prob
- %
- % example: cost = ackley([1,2,3;4,5,6])
- function [out]=ackley(in)
- % dimension is # of columns of input, x1, x2, ..., xn
- n=length(in(1,：）);
- x=in;
- e=exp(1);
- out = (20 + e ...
- -20*exp(-0.2*sqrt((1/n).*sum(x.^2,2))) ...
- -exp((1/n).*sum(cos(2*pi*x),2)));
- return
5 U9 G7 v( K& d4 u! P
) U2 T7 l9 ^) q( {7 D& P
' r3 B6 B# E6 q; ~函数图像：
% w+ \( T. e" R4 y, ^6 D0 _% t- R( D/ `% i
+ w. U( d& K, s3 x
/ Z+ u9 G- Z$ ?9 h, c' C6 H, K" }/ Y
其它代码：
. K2 m) \+ N9 s& }# {8 M( f
- u: y9 C- |8 t+ ]# V3 k7 L- clear;
- clc;
- format long;
- %------给定初始化条件----------------------------------------------
- c1=2; %学习因子1
- c2=2; %学习因子2
- w=0.7; %惯性权重
- MaxDT=100; %最大迭代次数
- D=1; %搜索空间维数（未知数个数）
- M=30; %初始化群体个体数目
- eps=10^(-6); %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)------------
- x=randn(M,D); %随机初始化位置
- v=randn(M,D); %随机初始化速度
- %------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,：）,D);
- y(i,：）=x(i,：）;
- end
- gbest=x(1,：）; %gbest为全局最优
- for i=2:M
- if(fitness(x(i,：）,D)<fitness(gbest,D))
- gbest=x(i,：）;
- end
- end
- %------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,：）,D)<p(i)
- p(i)=fitness(x(i,：）,D);
- y(i,：）=x(i,：）;
- end
- if p(i)<fitness(gbest,D)
- gbest=y(i,：）;
- end
- end
- end
- %------显示计算结果
- disp('*************************************************************')
- disp('函数的全局最优位置为：')
- Solution=gbest'
- disp('最后得到的优化极值为：')
- Result=fitness(gbest,D)
- disp('*************************************************************')
% E- C% N; z' F5 p0 b8 D
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发表于 2020-9-30 11:18
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