matlab-基于PSO粒子群优化算法的优化连杆实际输出角-源码资源-CSDN文库

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38 浏览量 2021-09-30 21:26:16 上传评论收藏 3KB RAR 举报

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB编程环境结合粒子群优化（PSO）算法来优化连杆的实际输出角度。MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，而PSO是一种流行的全局优化算法，常用于解决复杂优化问题。粒子群优化算法（PSO）是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种仿生算法，灵感来源于鸟群寻找食物的行为。在PSO中，每个解决方案称为一个“粒子”，它们在搜索空间中移动，通过调整速度和位置来寻找最优解。每个粒子的速度和位置会根据其自身最佳历史位置（个人极值）和整个群体的最佳历史位置（全局极值）进行更新。在连杆问题中，我们可能面临设计多自由度机械臂的任务，其中连杆的角度设置对整体性能有显著影响。例如，我们可能希望优化连杆的角度配置以达到特定的末端执行器位置或工作范围。PSO算法可以帮助我们在大量可能的连杆角度组合中找到最优解。在MATLAB中实现PSO算法，我们需要完成以下步骤： 1. **初始化**：定义粒子的数量、搜索空间的边界以及算法参数，如惯性权重ω、认知学习因子c1和社会学习因子c2。 2. **编码**：将连杆的角度用一维数组表示，每个元素代表一个连杆的角度。 3. **粒子初始化**：随机生成粒子的位置和速度，确保它们在定义的搜索范围内。 4. **目标函数**：定义一个目标函数，该函数评估连杆当前角度下的性能。这可能包括末端执行器到达目标位置的误差、力矩约束或其他性能指标。 5. **迭代过程**：在每次迭代中，更新每个粒子的速度和位置。更新公式为： ``` v_i(t+1) = ω * v_i(t) + c1 * rand() * (pbest_i - x_i(t)) + c2 * rand() * (gbest - x_i(t)) x_i(t+1) = x_i(t) + v_i(t+1) ``` 其中，v_i是粒子i的速度，x_i是粒子i的位置，pbest_i是粒子i的历史最佳位置，gbest是全局最佳位置。 6. **更新极值**：如果新位置提供了更好的性能，更新粒子的个人极值和全局极值。 7. **终止条件**：当达到预设的最大迭代次数或满足其他停止条件时，结束算法。 8. **结果分析**：返回全局最佳位置，即最优连杆角度配置。在MATLAB中，可以使用内置的`pso`函数或者自定义PSO算法来实现这一过程。自定义PSO可以提供更大的灵活性，允许调整各种参数以适应具体问题。通过MATLAB结合PSO算法，我们可以有效地解决连杆系统中的优化问题，找到使机械臂性能最优的连杆角度设置。这种方法不仅可以应用于连杆问题，还可以广泛应用于工程、经济、生物等多个领域的优化问题。

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matlab_基于PSO粒子群优化算法的优化连杆实际输出角_源码

pso改

Runme.m 3KB

func

fitness2.m 762B

violent2.m 153B

violent1.m 153B

clc; clear; close all; warning off; addpath(genpath(pwd)); N=100; %粒子群规模 MaxDT=1000; %最大迭代次数 w=0.7298; %惯性权重w c1=1.49618; %学习因子c1 c2=1.49618; %学习因子c2 vmax=[1 1]; vmin=[-1 -1]; xmax=[5 5]; xmin=[1 1]; %随机初始化粒子的位置和速度 j=1; for i=1:N x(i,:)=5*rand(1,2); %0到10之间的随机数（不同情况要改变） % v(i,:)=rand(1,2); if violent1(x(i,:))<0&&violent2(x(i,:))<0 p(j,:)=x(i,:); %初始化时把粒子位置设为个体最优位置 v(j,:)=rand(1,2); j=j+1; end end j=0; x=[];x=p; Np = size(p); %根据两个函数确定最优位置适应度函数 Pbest=rand; Pg=[4.5,2.3]; % for i=1:Np(1,1) % if fitness2(p(i,:)) < Pbest && violent1(x(i,:))<0 && violent2(x(i,:))<0 % Pbest=fitness2(p(i,:)); % Pg=p(i,:); % end % end %根据基本粒子群迭代公式进行一次进化迭代产生中间子代midfor i=1:N for t=1:MaxDT for i=1:Np v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(p(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(Pg-x(i,:)); mid(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %中间代mid end %%速度限制%% for i=1:Np if v(i,:)>vmax v(i,:)=vmax; elseif v(i,:)<vmin v(i,:)=vmin; else end end mid(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %中间代mid;%位置更新 %%位置限制%% for i=1:Np if mid(i,:)>xmax mid(i,:)=xmax; elseif mid(i,:)<xmin mid(i,:)=xmin; else end end %判进化选择 for i=1:Np %若都一个可行，另一个不可行，则无条件选择可行解 if (violent1(x(i,:))<=0&&violent2(x(i,:))<=0) && (violent1(mid(i,:))>0&&violent2(mid(i,:))>0) NextGeneration(i,:)=x(i,:); end %若都可行，选择适应度小的进入下一代 if (violent1(x(i,:))<=0&&violent2(x(i,:))<=0) && (violent1(mid(i,:))<=0&&violent2(mid(i,:))<=0) if fitness2(x(i,:))<=fitness2(mid(i,:)) NextGeneration(i,:)=x(i,:); else NextGeneration(i,:)=mid(i,:); end end %若都一个可行，另一个不可行，则无条件选择可行解 if (violent1(x(i,:))>0&&violent2(x(i,:))>0) && (violent1(mid(i,:))<=0&&violent2(mid(i,:))<=0) NextGeneration(i,:)=mid(i,:); end %若两个都不可行，选择违背约束小的进入下一代 if (violent1(x(i,:))>0&&violent2(x(i,:))>0) && (violent1(mid(i,:))>0&&violent2(mid(i,:))>0) if violent1(x(i,:))<violent1(mid(i,:))&violent2(x(i,:))<violent2(mid(i,:)) NextGeneration(i,:)=x(i,:); else NextGeneration(i,:)=mid(i,:); end end end %NextGeneration复制给更新的粒子群x x=NextGeneration; %下面进入主循环，迭代最大次数后输出优化结果 Nx=size(x); %更新个体和全局最优位置 for i=1:Nx if fitness2(x(i,:))<fitness2(p(i,:))&& violent1(p(i,:))<=0&& violent2(p(i,:))<=0 p(i,:)=x(i,:); end if fitness2(p(i,:))<Pbest && violent1(p(i,:))<=0&& violent2(p(i,:))<=0 Pbest= fitness2(p(i,:)); Pg=p(i,:); end end y(t)=Pbest; %fitness2(Pg) end disp('函数的全局最优位置为：') Solution=Pg disp('函数的个体最优位置为：') p(i,:) disp('函数的最优值为') Pbest plot(y,'r','linewidth',2); xlabel('进化代数'); ylabel('适应度'); title （‘最优个体适应度’） grid on;axis tight

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