随机固定分组合作协同进化PSO算法（CCPSO）

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8 B" C1 R/ N5 t( x: A' u合作协同进化（Cooperative Coevolution）是求解大规模优化算法一个有效的方法。将大规模问题分解为一组组较小的子问题。而合作协同进化的关键是分解策略。
9 U& z1 d! }2 L% m1 p; r
PSO算法是粒子群优化算法。此文章是随机固定分组的合作协同进化利用PSO来优化。
' {3 D- R' Z8 L" k3 |
; P- q$ l( _2 }: ^比如有12个决策变量，我们固定随机优化3个决策变量，那么就将决策变量分成了4组。

" O, x. m7 a2 T1 r' d2 w! QMATLAB主函数代码：
% b: E  [* p; {2 P/ o" y7 w

• clear;
• clc;
• format long;
• %------给定初始化条件--------
• global M
• global bound
• MaxDT=100;       %最大迭代次数
• global Dim
• Dim=22;             %搜索空间维数（未知数个数）
• sub_dim= 11 ;
• M=30;             %初始化群体个体数目
• bound=1;
• %global answer      %最后所有粒子的结果（包括特征与精确度）
• x=randn(M,Dim); %随机初始化位置
• v=randn(M,Dim); %随机初始化速度
• result = 1;
• while MaxDT ~= 0
•     subgroup = rnd_divide(Dim, sub_dim);
•     for i=1:length(subgroup)
•         [sub_x, sub_v, temp_result] = PSO(x(:,subgroup{i}), v(:,subgroup{i}), sub_dim, subgroup{i});
•         x(:,subgroup{i}) = sub_x;
•         v(:,subgroup{i}) = sub_v;
•         if(temp_result < result)
•             result = temp_result;
•         end
•     end
•     %可以在协同进化后进行一次全局优化
•     %[x, v, temp_result] = PSO(x, v, Dim);
•     %if(temp_result < result)
•     %        result = temp_result;
•     %end
•     MaxDT =MaxDT - 1;
• end
  . S# S! K$ d2 w" d) S5 j3 x* p

机分组算法

• % random grouping
• function group = rnd_divide(dim, subdim)
•    dim_rand = randperm(dim);
•    group = {};
•    for i = 1:subdim:dim
•       index = dim_rand(i:i+subdim-1);
•       group = {group{1:end} index};
•    end
• end
  ' Q8 K( R! ?' T; b% a; |" S8 I! M

& {; L( g( b1 V* M; T9 U+ Q其它函数依赖项与PSO算法相同。
1 k- O2 ~+ s8 F0 T' `; K# R+ ~# D' K

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随机固定分组合作协同进化PSO算法（CCPSO）