几种粒子群算法的matlab实现资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源需积分: 25 191 浏览量 2011-05-30 15:23:05 上传评论 8 收藏 5KB ZIP 举报

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化方法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。它模拟了鸟群寻找食物的行为，通过个体之间的信息交换来逐步接近最优解。在MATLAB中，可以方便地实现各种PSO算法，下面将详细介绍标题和描述中提到的三种PSO变种及其相关知识点。 1. **惯性权重线性变化的粒子群算法（Weighted Particle Swarm Optimization）** 惯性权重在PSO中起着关键作用，它控制着粒子在搜索空间中的探索与exploitation之间的平衡。在weight_PSO_100619.m文件中，粒子的运动速度可能受到一个随迭代次数线性减小的惯性权重的影响。这种策略使得算法在早期阶段能进行广泛搜索，而在后期则更加集中于局部最优。线性减小的惯性权重通常可以提高算法的全局搜索能力和收敛性能。 2. **协同粒子群算法（Cooperative Particle Swarm Optimization）** 协同PSO是一种改进的PSO，它通过引入协作机制，使粒子间不仅依据自身经验和全局最优，还考虑邻居粒子的信息。CooperativePSO.m文件中，可能包含了一种让粒子群内部形成多个子群，子群之间互相影响，以增强全局搜索能力的策略。这种协作机制有助于避免早熟收敛，提高优化效率。 3. **小世界粒子群算法（Small-World Particle Swarm Optimization, SWPSO）** 小世界网络理论是复杂网络研究的一个重要概念，其特点是大部分节点距离较远，但存在少数短路径连接。在SWPSO_SmallWordPSO.m文件中，粒子间的相互作用可能模仿了小世界网络的特性，使得粒子在搜索过程中既能保持局部搜索能力，又具有一定全局探索性。这种结构可以有效地结合局部最优和全局最优，改善算法的收敛速度和精度。 4. **标准测试函数（fun.m）** 在优化算法的验证和比较中，标准测试函数是非常重要的工具。描述中提到的fun.m文件包含了7个标准测试函数，这些函数通常具有不同的难度和特性，如单峰、多峰、有界或无界等，用于评估和比较不同PSO变种的性能。常见的标准测试函数包括Rosenbrock函数、Sphere函数、Ackley函数等。这些MATLAB代码实现了粒子群优化的不同变种，通过调整参数和改进策略，可以适应不同类型的优化问题。对于学习和研究PSO算法，或者解决实际工程问题，这些都是宝贵的资源。理解并运用这些算法，有助于提升优化问题的求解效果。

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PSO.zip （4个子文件）

weight_PSO_100619.m 3KB

SWPSO_SmallWordPSO.m 5KB

CooperativePSO.m 4KB

fun.m 686B

%%%%%%%%%%%%小世界粒子群算法 clear all;close all;clc; Nm=1e3;%循环次数 num=20;%粒子总数 numd=10;%粒子维数 MAXR=100;MINR=-100;%定义域最大值的绝对值 Vmax=2*MAXR/5;%(MAXR-MINR)/2; omiga_max=0.87;omiga_min=0.525;%omiga_max=0.9;omiga_min=0.8; c1=1.1;c2=1.1;%c1=0.45;c2=0.45;c1=1.49618;c2=1.49618 K=5;p=0.2; fid=fopen('小世界PSO.txt','at+'); rand('state',sum(100*clock)); for NN=1:30 TimeStart=cputime;%********************初始化 Z=MAXR-2*MAXR*rand(num,numd);V=Vmax-2*Vmax*rand(num,numd);%初始化粒子位置和速度 %%%%初始化邻域 %---------这段代码可以用在聚类问题上---------------% % for n0=1:num % for n1=n0+1:num % dis(n0,n1)=sum((Z(n0,:)-Z(n1,:)).^2);%dis表示粒子的欧氏距离矩阵 % end % end % for n0=1:num % dis(n0,n0)=0; % end % for n0=2:num % for n1=1:n0-1 % dis(n0,n1)=dis(n1,n0); % end % end % for n0=1:num % [b,ind]=sort(dis(n0,:)); %对欧氏距离矩阵排序并求出相应下标 % neighborhood(n0,:)=ind(1:K);%neighborhood记录粒子n0的邻域粒子的下标 % end %%%%初始化邻域,下标相邻的K个粒子为一个邻域，首尾相接 for n0=1:num for n1=1:num if abs(n1-n0)<=(K-1)/2 || abs(n1-n0-num)<=(K-1)/2 || abs(n1-n0+num)<=(K-1)/2 neighborhood(n0,n1)=1; else neighborhood(n0,n1)=0; end end end for n0=1:num D=fun(Z(n0,:));%计算适应值 Zp(n0,:)=Z(n0,:);%初始化粒子自身最佳位置 Dp(n0)=D; %初始化粒子自身最佳适应值 end for n0=1:num temp=find(neighborhood(n0,:)==1); [Dng(n0),index]=min(Dp(temp));%初始化粒子邻域最佳适应值 ZNg(n0,:)=Zp(temp(index),:);%初始化粒子邻域最佳位置 end for n0=1:num%%%%更新速度和位置 r1=rand(1,numd);r2=rand(1,numd);r3=rand(1,numd); V(n0,:)=omiga_max*V(n0,:)+c1*r1.*(Zp(n0,:)-Z(n0,:))+c2*r2.*(ZNg(n0,:)-Z(n0,:)); V(find(V<-Vmax))=-Vmax; V(find(V>Vmax))=Vmax; Z(n0,:)=Z(n0,:)+V(n0,:); Z(find(Z<MINR))=MINR; Z(find(Z>MAXR))=MAXR; end for n0=1:num%%%%更新粒子的邻域（以概率p断开原有连接并建立新连接） temp=find(neighborhood(n0,:)==1,sum(neighborhood(n0,:)),'first'); for n1=1:sum(neighborhood(n0,:)) if(n0~=temp(n1) && rand<=p) neighborhood(n0,temp(n1))=0; neighborhood(temp(n1),n0)=0; t=find(neighborhood(n0,:)==0,20-sum(neighborhood(n0,:)),'first'); tt=t(ceil(length(t)*rand)); neighborhood(n0,tt)=1;neighborhood(tt,n0)=1; end end end Dg=min(Dng);%Zg=Zng(find(Dng==Dg,1,'first'),:);%全局最佳适应值和最佳位置 BestFitness(1,1)=Dg; for nn=2:Nm%******************************************************循环 for n0=1:num D=fun(Z(n0,:));%计算适应值 if Dp(n0)>=D Dp(n0)=D; %保存粒子自身最佳适应值 Zp(n0,:)=Z(n0,:);%更新粒子自身最佳位置 end end for n0=1:num temp=find(neighborhood(n0,:)==1); [t,index]=min(Dp(temp)); if Dng(n0)>=t Dng(n0)=t;%更新粒子邻域最佳适应值 ZNg(n0,:)=Zp(temp(index),:);%更新粒子邻域最佳位置 end end for n0=1:num%%%%更新速度和位置 r1=rand(1,numd);r2=rand(1,numd);r3=rand(1,numd); V(n0,:)=(omiga_max-(omiga_max-omiga_min)*nn/Nm)*V(n0,:)+c1*r1.*(Zp(n0,:)-Z(n0,:))+c2*r2.*(ZNg(n0,:)-Z(n0,:)); V(find(V<-Vmax))=-Vmax; V(find(V>Vmax))=Vmax; Z(n0,:)=Z(n0,:)+V(n0,:); Z(find(Z<MINR))=MINR; Z(find(Z>MAXR))=MAXR; end for n0=1:num %%%%更新粒子的邻域（以概率p断开原有连接并建立新连接） temp=find(neighborhood(n0,:)==1,sum(neighborhood(n0,:)),'first'); for n1=1:sum(neighborhood(n0,:)) if(n0~=temp(n1) && rand<=p) neighborhood(n0,temp(n1))=0; neighborhood(temp(n1),n0)=0; t=find(neighborhood(n0,:)==0,20-sum(neighborhood(n0,:)),'first'); tt=t(ceil(length(t)*rand)); neighborhood(n0,tt)=1;neighborhood(tt,n0)=1; end end end Dg=min(Dng);%Zg=Zng(find(Dng==Dg,1,'first'),:);%全局最佳适应值和最佳位置 Kc(nn)=sum(sum(neighborhood))/num-1; Cp(nn)=(3*(Kc(nn)-2)*(1-p)^3)/(4*(Kc(nn)-1));%粒子群的聚类系数 Lp(nn)=2*num*(atanh(sqrt((num*Kc(nn)*p/2)/(num*Kc(nn)*p/2+2)))/2*sqrt((num*Kc(nn)*p/2)^2+2*(num*Kc(nn)*p/2)))/Kc(nn);%平均路径长度 BestFitness(1,nn)=Dg; end e=cputime-TimeStart; % for k=2:Nm % temp(1,k-1)=BestFitness(1,k-1)-BestFitness(1,k); % end % subplot(2,1,1),plot(1:Nm,BestFitness); % subplot(2,1,2),plot(temp); [f name]=fun(zeros(1,1)); if NN==1 fprintf(fid,'Function Name:%s K:%d p:%2.2f c1:%2.2f c2:%2.2f 惯性权重:%2.2f-%2.2f 维数:%d 粒子数:%d 搜索代数:%d 搜索范围:[%d,%d]\n%e %f\n',name,K,p,c1,c2,omiga_min,omiga_max,numd,num,Nm,MINR,MAXR,Dg,e); else fprintf(fid,'%e %f\n',Dg,e); end Dglist(NN)=Dg;TimeList(NN)=e; end aveDg=sum(Dglist)/NN stdDg=std(Dglist); aveTime=sum(TimeList)/NN fprintf(fid,'试验次数:%d 平均最优值:%e+-%e 平均耗时:%f\n**************************\n',NN,aveDg,stdDg,aveTime); fclose(fid);

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