带交叉因子的粒子群优化算法MATLAB源程序.docx

1、带交叉因子的粒子群优化算法MATLAB源程序带交叉因子的粒子群优化算法matlab源程序(2009-08-28 11:05:06)标签： 分类：程序源代码:其中文件,也就是主程序如下 %-%-名称：带交叉因子的改进PSO算法%-功能：求解多维无约束优化问题%-特点：收敛性强，还可以加入变异算子%-作者：孙明杰 %-单位：中国矿业大学计算数学硕2005%-日期： 2006年8月26日%-%格式标准化clear all;clc;format long;%初始化各个因子c1=; %学习因子c1c2=; %学习因子c2w=; %惯性权重wN=20; %粒子群规模D=6; %搜索空间维数(本程序适合3维

2、及以上，不能求解1,2维)eps=10(-6); %满足条件限制的误差(在不知道最小值时候不用设置)MaxDT=500; %粒子群繁殖的代数%初始化粒子的速度和位置，数据结构用矩阵A表示for i=1:N for j=1:2*D A(i,j)=rand; endendfor i=1:N for j=2*D+1:3*D A(i,j)=A(i,j-2*D); endend%计算各个粒子的适应度for i=1:N A(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D);end%对粒子的适应度进行排序B=sortrows(A,3*D+1);%排序后适应度低的前面一半粒子直接进入下一代NextGe

3、neration=zeros(N,3*D+1);for i=1:N/2 for j=1:3*D+1 NextGeneration(i,j)=B(i,j); endend%后一半粒子进行遗传选择和交叉操作for i=1:N/2 for j=1:3*D+1 Cross(i,j)=B(i+N/2,j); endend%产生一个随机的交叉位置for i=1:N/4 Anumber=randperm(D-1); if Anumber(1)=1 position=Anumber(1); else position=Anumber(2); end %交叉进行 for j=position:D-1 temp=

4、Cross(i,j); Cross(i,j)=Cross(N/2-i+1,j); Cross(N/2-i+1,j)=temp; endend%交叉结束，进行更新for i=1:N/2 Cross(i,3*D+1)=fitness(Cross(i,1:D),D); if Cross(i,3*D+1)B(i+N/2,3*D+1) for j=2*D+1:3*D Cross(i,j)=Cross(i,j-2*D); end else for j=2*D+1:3*D Cross(i,j)=B(i,j); end endend%下面选择最好的粒子N/2个进入下一代Pool=zeros(N,3*D+1);

5、for i=1:N/2 for j=1:3*D+1 Pool(i,j)=B(i+N/2,j); endendfor i=1+N/2:N for j=1:3*D+1 Pool(i,j)=Cross(i-N/2,j); endend%POOLX表示排序后的粒子选择池PoolX=sortrows(Pool,3*D+1);for i=1+N/2:N for j=1:3*D+1 NextGeneration(i,j)=PoolX(i-N/2,j); endendPbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D);for i=2:N if NextGeneration(i,3*D+1)fi

6、tness(Pbest,D) Pbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D); endend%根据粒子群公式进行迭代(Stander PSO Step)%速度更新for i=1:N for j=D+1:2*D A(i,j)=w*NextGeneration(i,j)+c1*rand*(NextGeneration(i,j+D)-NextGeneration(i,j-D)+c2*rand*(Pbest(j-D)-NextGeneration(i,j-D); endend%位置更新for i=1:N for j=1:D A(i,j)=NextGeneration(i,j)+A(

7、i,j+D); end A(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D); if A(i,3*D+1)NextGeneration(i,3*D+1) for j=2*D+1:3*D A(i,j)=A(i,j-2*D); end else for j=2*D+1:3*D A(i,j)=NextGeneration(i,j-2*D); end endend%下面进入主要循环，循环到最大次数得到最优解和最小值%DDTime=1;for time=1:MaxDT B=sortrows(A,3*D+1); NextGeneration=zeros(N,3*D+1); for i=1:N/2

8、for j=1:3*D+1 NextGeneration(i,j)=B(i,j); end end %遗传选择交叉 for i=1:N/2 for j=1:3*D+1 Cross(i,j)=B(i+N/2,j); end end for i=1:N/4 Anumber=randperm(D-1); if Anumber(1)=1 position=Anumber(1); else position=Anumber(2); end for j=position:D-1 temp=Cross(i,j); Cross(i,j)=Cross(N/2-i+1,j); Cross(N/2-i+1,j)=t

9、emp; end end %交叉结束，进行更新 for i=1:N/2 Cross(i,3*D+1)=fitness(Cross(i,1:D),D); if Cross(i,3*D+1)B(i+N/2,3*D+1) for j=2*D+1:3*D Cross(i,j)=Cross(i,j-2*D); end else for j=2*D+1:3*D Cross(i,j)=B(i,j); end end end %下面选择最好的粒子N/2个进入下一代 Pool=zeros(N,3*D+1); for i=1:N/2 for j=1:3*D+1 Pool(i,j)=B(i+N/2,j); end

10、end for i=1+N/2:N for j=1:3*D+1 Pool(i,j)=Cross(i-N/2,j); end end PoolX=sortrows(Pool,3*D+1); for i=1+N/2:N for j=1:3*D+1 NextGeneration(i,j)=PoolX(i-N/2,j); end end Pbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D); for i=2:N if NextGeneration(i,3*D+1)fitness(Pbest,D) Pbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D); end end %根据

11、粒子群公式进行迭代 for i=1:N for j=D+1:2*D A(i,j)=w*NextGeneration(i,j)+c1*rand*(NextGeneration(i,j+D)-NextGeneration(i,j-D)+c2*rand*(Pbest(j-D)-NextGeneration(i,j-D); end end for i=1:N for j=1:D A(i,j)=NextGeneration(i,j)+A(i,j+D); end A(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D); if A(i,3*D+1)NextGeneration(i,3*D+1) for

12、 j=2*D+1:3*D A(i,j)=A(i,j-2*D); end else for j=2*D+1:3*D A(i,j)=NextGeneration(i,j-2*D); end end end Pg(time)=fitness(Pbest,D); %DDTime=DDTime+1; %if fitness(Pbest,D)eps %break; %endend%算法结束，得到的结果显示如下：disp(*)disp(最后得到的最优位置为：)X=Pbestdisp(得到的函数最小值为：)Minimize=fitness(Pbest,D)disp(*)%绘制进化代数和适应度关系曲线图xx=linspace(1,MaxDT,MaxDT);yy=Pg(xx);plot(xx,yy,b-)hold ongrid ontitle(带交叉因子的粒子群优化算法进化代数与适应度值关系曲线图)legend(粒子适应度曲线走势）