基于粒子群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码Word文档格式.docx
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%WR粒子群算法控制参数1,惯性系数
%CR1粒子群算法控制参数2,当前最优学习参数
%CR2粒子群算法控制参数3,历史最优学习参数
%%输出参数列表
%BESTXK×
1细胞结构,每一个元素是M×
1向量,记录每一代的最优个体
%BESTYK×
1矩阵,记录每一代的最优个体的评价函数值
%ALLXK×
N矩阵,记录全部个体
%ALLYK×
N矩阵,记录全部个体的评价函数值
%%初始化
M=length(LB);
%决策变量的个数
%种群初始化,每一列是一个样本
farm=zeros(M,N);
fori=1:
M
x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
farm(i,:
)=x;
end
SumWCR=WR+CR1+CR2;
WR=WR/SumWCR;
CR1=CR1/SumWCR;
CR2=CR2/SumWCR;
%输出变量初始化
ALLX=cell(K,1);
ALLY=zeros(K,N);
BESTX=cell(K,1);
BESTY=zeros(K,1);
k=1;
%迭代计数器初始化
%%以下是迭代过程
whilek<
=K
newfarm=zeros(M,2*N);
Ser=randperm(N);
A=farm(:
Ser
(1));
B=farm(:
Ser
(2));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:
P0,:
);
B((P0+1):
end,:
)];
b=[B(1:
A((P0+1):
newfarm(:
2*N-1)=a;
2*N)=b;
fori=1:
(N-1)
A=farm(:
Ser(i));
B=farm(:
Ser(i+1));
P0=unidrnd(M-1);
a=[A(1:
b=[B(1:
newfarm(:
2*i-1)=a;
2*i)=b;
end
newfarm2=zeros(M,N);
x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);
newfarm2(i,:
newfarm3=zeros(M,N);
N
ifGamma>
rand
AA=farm(:
i);
BB=QuantumMutation(AA,LB,UB,Beta);
newfarm3(:
i)=BB;
end
end
newfarm4=farm;
ifk>
=3
Pgd=BESTX{k-1};
Pid=BESTX{k-2};
fori=1:
newfarm4(:
i)=WR*farm(:
i)+CR1*Pid+CR2*Pgd;
FARM=[farm,newfarm,newfarm2,newfarm3,newfarm4];
SER=randperm(6*N);
FITNESS=zeros(1,6*N);
fitness=zeros(1,N);
(6*N)
BETA=FARM(:
SE=FIT(BETA);
FITNESS(i)=SE;
f1=FITNESS(SER(6*i-5));
f2=FITNESS(SER(6*i-4));
f3=FITNESS(SER(6*i-3));
f4=FITNESS(SER(6*i-2));
f5=FITNESS(SER(6*i-1));
f6=FITNESS(SER(6*i));
iff1<
=f2&
&
f1<
=f3&
=f4&
=f5&
=f6
farm(:
i)=FARM(:
SER(6*i-5));
fitness(:
i)=FITNESS(:
elseiff2<
=f1&
f2<
SER(6*i-4));
elseiff3<
f3<
SER(6*i-3));
elseiff4<
f4<
SER(6*i-2));
elseiff5<
f5<
SER(6*i-1));
else
SER(6*i));
X=farm;
Y=fitness;
ALLX{k}=X;
ALLY(k,:
)=Y;
minY=min(Y);
pos=find(Y==minY);
BESTX{k}=X(:
pos
(1));
BESTY(k)=minY;
Alpha=Alpha*1.01;
disp(k);
k=k+1;
第4页
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- 基于 粒子 算法 连续函数 优化 通用 MATLAB 源代码