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标题: PSO 粒子群算法 Matlab源码（3） [打印本页]
作者: yuyang911220    时间: 2016-9-16 11:47     标题: PSO 粒子群算法 Matlab源码（3）

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%初始化粒子群函数
function [ParSwarm,OptSwarm]=InitSwarm(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope)
%function [ParSwarm,OptSwarm]=InitSwarm(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,AdaptFunc)
%功能描述：初始化粒子群，限定粒子群的位置以及速度在指定的范围内
%[ParSwarm,OptSwarm,BadSwarm]=InitSwarm(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,AdaptFunc)
%
%输入参数：SwarmSize:种群大小的个数
%输入参数：ParticleSize：一个粒子的维数
%输入参数：ParticleScope:一个粒子在运算中各维的范围；
%　　　　　　　　 ParticleScope格式:
%　　　　　　　　　　 3维粒子的ParticleScope格式:
%　　　　　　　　　　　 [x1Min,x1Max
%　　　　   　　　　　　 x2Min,x2Max
%　　　　     　　　　　 x3Min,x3Max]
%
%输入参数：AdaptFunc：适应度函数
%输出：ParSwarm初始化的粒子群
%输出：OptSwarm粒子群当前最优解与全局最优解
%
%用法[ParSwarm,OptSwarm,BadSwarm]=InitSwarm(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,AdaptFunc);
%
%异常：首先保证该文件在Matlab的搜索路径中，然后查看相关的提示信息。
%
%编制人：Jeary
%编制时间：2010.12.11
%参考文献：网上资源-粒子群算法详解MATLAB
%
  %容错控制  nargin和nargout表示该函数的输入\输出个数
%if nargin~=4
if nargin~=3
    error('粒子群初始化：输入的参数个数错误。')
end
if nargout<2
    error('粒子群初始化：输出的参数的个数太少，不能保证以后的运行。');
end
  [row,colum]=size(ParticleSize);
if row>1||colum>1
    error('粒子群初始化：输入的粒子的维数错误，是一个1行1列的数据。');
end
[row,colum]=size(ParticleScope);
if row~=ParticleSize||colum~=2
    error('粒子群初始化：输入的粒子的维数范围错误。');
end
  %初始化粒子群矩阵
%初始化粒子群矩阵，全部设为[0-1]随机数
%rand('state',0);
ParSwarm=rand(SwarmSize,2*ParticleSize+1);%初始化位置 速度 历史优化值
  %对粒子群中位置,速度的范围进行调节
for k=1articleSize
    ParSwarm(:,k)=ParSwarm(:,k)*(ParticleScope(k,2)-ParticleScope(k,1))+ParticleScope(k,1);%调节速度，使速度与位置的范围一致
    ParSwarm(:,ParticleSize+k)=ParSwarm(:,ParticleSize+k)*(ParticleScope(k,2)-ParticleScope(k,1))+ParticleScope(k,1);
end
  %对每一个粒子计算其适应度函数的值
for k=1:SwarmSize
    ParSwarm(k,2*ParticleSize+1)=AdaptFunc(ParSwarm(k,1articleSize));%计算每个粒子的适应度值
end
  %初始化粒子群最优解矩阵
OptSwarm=zeros(SwarmSize+1,ParticleSize);
%粒子群最优解矩阵全部设为零
[maxValue,row]=max(ParSwarm(:,2*ParticleSize+1));
%寻找适应度函数值最大的解在矩阵中的位置(行数)
OptSwarm=ParSwarm(1:SwarmSize,1articleSize);
OptSwarm(SwarmSize+1,=ParSwarm(row,1articleSize);%将适应度值最大的粒子的位置最为全局粒子的最优值
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%基本的粒子群算法的单步更新位置,速度的算法函数
function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)
%function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)
%功能描述：全局版本：基本的粒子群算法的单步更新位置,速度的算法
%[ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)
%输入参数：ParSwarm:粒子群矩阵，包含粒子的位置，速度与当前的目标函数值
%输入参数：OptSwarm：包含粒子群个体最优解与全局最优解的矩阵
%输入参数：ParticleScope:一个粒子在运算中各维的范围；
%输入参数：AdaptFunc：适应度函数
%输入参数：AdaptFunc：适应度函数
%输入参数：MaxW  MinW：惯性权重(系数)的最大值与最小值
%输入参数：CurCount：当前迭代的次数
%返回值：含意同输入的同名参数
%用法：[ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)
%
%异常：首先保证该文件在Matlab的搜索路径中，然后查看相关的提示信息。
%
%编制人：XXX
%编制时间：2007.3.27
%参考文献：XXX
%修改记录
%2010.12.12
%修改人：Jeary
% 添加2*unifrnd(0,1).*SubTract1(row,中的unifrnd(0,1)随机数，使性能大为提高
%参照基于MATLAB的粒子群优化算法程序设计
%
% 总体评价：使用这个版本的调节系数，效果比较好
%
  %容错控制
%if nargin~=8  %输入容错
if nargin~=7  %输入容错
    error('粒子群迭代：输入的参数个数错误。')
end
if nargout~=2  %输出容错
    error('粒子群迭代：输出的个数太少，不能保证循环迭代。')
end
  %开始单步更新的操作
%标准粒子群算法的变形
%*********************************************
%*****更改下面的代码，可以更改惯性因子的变化*****
%---------------------------------------------------------------------
%线形递减策略
w=MaxW-CurCount*((MaxW-MinW)/LoopCount);
%---------------------------------------------------------------------
%w固定不变策略
%w=0.7;
%---------------------------------------------------------------------
%参考文献：陈贵敏，贾建援，韩琪，粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究，西安交通大学学报，2006，1
%w非线形递减，以凹函数递减
%w=(MaxW-MinW)*(CurCount/LoopCount)^2+(MinW-MaxW)*(2*CurCount/LoopCount)+MaxW;
%---------------------------------------------------------------------
%w非线形递减，以凹函数递减
%w=MinW*(MaxW/MinW)^(1/(1+10*CurCount/LoopCount));
%*****更改上面的代码，可以更改惯性因子的变化*****
%*********************************************
  %得到粒子群群体大小以及一个粒子维数的信息
[ParRow,ParCol]=size(ParSwarm);
%得到粒子的维数
ParCol=(ParCol-1)/2;
SubTract1=OptSwarm(1arRow,-ParSwarm(:,1arCol);%求解出历史最优值与当前位置的差值
  %*********************************************
%*****更改下面的代码，可以更改c1,c2的变化*****
c1=2;
c2=2;
%---------------------------------------------------------------------
%con=1;
%c1=4-exp(-con*abs(mean(ParSwarm(:,2*ParCol+1))-AdaptFunc(OptSwarm(ParRow+1,)));
%c2=4-c1;
%----------------------------------------------------------------------
%*****更改上面的代码，可以更改c1,c2的变化*****
%*********************************************
%完成一次粒子位置 速度 最优值的更新迭代
for row=1arRow
    SubTract2=OptSwarm(ParRow+1,-ParSwarm(row,1arCol);%计算出全局最优值与当前该粒子位置的差值
    %速度更新公式
    TempV=w.*ParSwarm(row,ParCol+1:2*ParCol)+c1*unifrnd(0,1).*SubTract1(row,+c2*unifrnd(0,1).*SubTract2;
    %限制速度的代码
    for h=1arCol
        if TempV(:,h)>articleScope(h,2)
            TempV(:,h)=ParticleScope(h,2);
        end
        if TempV(:,h)<-ParticleScope(h,2)
            TempV(:,h)=-ParticleScope(h,2)+1e-10;%加1e-10防止适应度函数被零除
        end
    end
    %更新该粒子速度值
    ParSwarm(row,ParCol+1:2*ParCol)=TempV;
    %*********************************************
    %*****更改下面的代码，可以更改约束因子的变化*****
    %---------------------------------------------------------------------
    %a=1;%约束因子
    %---------------------------------------------------------------------
    a=0.729;%约束因子
    %*****更改上面的代码，可以更改约束因子的变化*****
    %*********************************************
    %位置更新公式
    TempPos=ParSwarm(row,1arCol)+a*TempV;
    %限制位置范围的代码
    for h=1:ParCol
        if TempPos(:,h)>articleScope(h,2)
            TempPos(:,h)=ParticleScope(h,2);
        end
        if TempPos(:,h)<=ParticleScope(h,1)
            TempPos(:,h)=ParticleScope(h,1)+1e-10;%加1e-10防止适应度函数被零除
        end
    end
    %更新该粒子位置值
    ParSwarm(row,1:ParCol)=TempPos;
   
    %计算每个粒子的新的适应度值
    ParSwarm(row,2*ParCol+1)=AdaptFunc(ParSwarm(row,1:ParCol));
    if ParSwarm(row,2*ParCol+1)>AdaptFunc(OptSwarm(row,1:ParCol))
        OptSwarm(row,1:ParCol)=ParSwarm(row,1:ParCol);
    end
end
%for循环结束
  %寻找适应度函数值最大的解在矩阵中的位置(行数)，进行全局最优值的改变
[maxValue,row]=max(ParSwarm(:,2*ParCol+1));
if AdaptFunc(ParSwarm(row,1:ParCol))>AdaptFunc(OptSwarm(ParRow+1,)
    OptSwarm(ParRow+1,=ParSwarm(row,1:ParCol);
end



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