pso程序的源代码
pso程序的源代码-粒子群优化算法源程序
一个pso程序的源代码。在vc.net2003下面通过。
建议：看代码之前，请先弄明白pso是怎么回事。然后请对应着来：程序中用Agent代表一只鸟，PSO代表鸟群。阅读源代码，不要顺着看，先看main(),然后按照出现的东西的顺序，一个一个得来，呵呵，纯粹是建议。
// PSO.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//粒子群优化算法基本程序
//本程序在vc++.net 2003下面通过，你如果要在vc6.0下面使用，请查阅相关资料修改
#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#define _USE_MATH_DEFINES
#include "math.h"
#include
const int iAgentDim=20;//优化函数的维数
const double iRangL=-30;//函数的取值范围
const double iRangR=30;
const int iPSONum=20;//粒子数
int iStep=10000;//跌代次数
//下面的值，要具体程序中具体的修改，根据你优化的函数来修改
double w=0.9;//惯性系数
const double delta1=1;//1.494;//加速度
const double delta2=1;//1.494;
#define rnd(low,uper)((rand()/(double)RAND_MAX)*((uper)-(low))+(low))//这个东西，返回low ,uper之间的一个值
double gbest[iAgentDim];//global best fitness保留全局最优值的坐标
using namespace std;
class Agent//这个类表示单个的粒子，也就是一只鸟 ：）
{
public:
double dpos[iAgentDim]; //位置，也就是各个维数的值
double dpbest[iAgentDim]; //维护一个“自己”找到的最优值的解
double dv[iAgentDim]; //速度
double m_dFitness;//agent's fitness 当前算出的一个值
double m_dBestfitness;//agent's best fitness 自己已经找到的最好值
Agent()//初始化
{
srand( (unsigned)(time( NULL )+rand()) );
int i=0;
for(;i {
dpos[i]=rnd(iRangL,iRangR);
dv[i]=dpbest[i]=dpos[i];
}
}
void UpdateFitness()
/*calculate the fitness and find out the best fitness,record*/
{
double sum1=0;
double sum2=0;
/*Ackley Funtion*/
for (int i=0;i {
sum1+=(dpos [i]*dpos [i]);
sum2+=cos(2*M_PI*dpos [i]);
}
m_dFitness=(-20*exp(-0.2*(sqrt((1.0/(double)iAgentDim *sum1))))-exp((1.0/(double)iAgentDim )*sum2)+20+M_E);
//The Rastrigin function
//int i=0;
//for (;i //{
// sum1+=(dpos [i]*dpos [i])-3.0*cos(2*M_PI*dpos [i]);
//}
//m_dFitness=3.0*iAgentDim+sum1;
//找到一个更好的值后，更新 m_dBestfitness
if (m_dFitness {
m_dBestfitness=m_dFitness;
int i=0;
for(;i {
dpbest[i]=dpos[i];
}
}
}
void UpdatePos()//agent moving
{
int i=0;
for(;i {
// basi pso
dv[i]=w*dv[i]+delta1*rnd(0,1)*(dpbest[i]-dpos[i])+delta2*rnd(0,1)*(gbest[i]-dpos[i]);
dpos[i]+=dv[i];
}
}
};
class PSO//这是粒子群，也就是鸟群了
{
private:
Agent agents[iPSONum];
double m_dBestFitness;//鸟群找到的最优值
int m_iTempPos;
public:
void Init();
void Search();
};
void PSO::Search()
{
int k=0;
while( k {
m_iTempPos=999;
int i;
for(i=0;i {//此处是找找鸟群中有没有更好的解，如果有，记录下来
if (m_dBestFitness>agents[i].m_dBestfitness )
{
m_dBestFitness=agents[i].m_dBestfitness;
m_iTempPos=i;//找到到的最好解的位置
}
}
if (m_iTempPos!=999)
{
int j;
for(j=0;j {
gbest[j]=agents[m_iTempPos].dpos[j];//记录全局最优解的各个坐标
}
}
//printf("The best is %f \n",m_dBestFitness);
//下一次跌代
for(i=0;i {
agents[i].UpdatePos();
agents[i].UpdateFitness ();
}
k++;
}
printf("The best result is: %2.15f after %d step. \n",m_dBestFitness,k);
{
for (int i=0;i printf(" %2.15f ",gbest[i]);
}
}
void PSO::Init()//初始化，
{
int i=0;
m_dBestFitness=100000;
srand( (unsigned)(time( NULL )+rand()) );
for(;i {
agents[i].m_dBestfitness =100000;//将m_dBestfitness赋值为一个大的值，目的是找最小值，
agents[i].UpdateFitness();
}
}
int main(int argc, char* argv[])
{
PSO pso;
pso.Init ();
pso.Search();
printf("\n");
char c;
scanf("%c",&c);
return 0;
}
