#include"stdio.h"
#include"stdlib.h"
#include"time.h"
#include"math.h"
//定义随机数
#define rdint(i) (rand()%(int)(i)) // 随机产生小于i的整数
#define rdft() (float)((double)rdint(16384)/(16383.0)) //随机产生小于1的浮点型数据
#define rnd(a,b) (rdint((int)(b)-(int)(a)+1)+(int)(a)) //[a]+小于b-a+1的随机数
//宏定义
#define POPSIZE 20
#define DIMENSION 2 //2维空间 x y 轴
//全局变量宏定义
float W = 1.0 ; //速度惯性权重
float C1 = 1.8 ;
float C2 = 1.8 ;
float VMAX = 2 ;
float XMIN = -2.0;
float XMAX = 2.0;
float P[DIMENSION];
float PBEST;
struct indi //个体微粒属性结构
{
float number[DIMENSION]; //微粒i的第j维位置（自变量的个数）
float best[DIMENSION]; //微粒i的第j维的最好位置
float bestfitness; //微粒i历史最好适应值
float fitness; //微粒i当前适应值
float speed[DIMENSION]; //微粒i的j维速度
}individual[POPSIZE]; //20个微粒结构体
void initiate(void);
void calculation(int number);
void globalbest(int number);
void localbest(int number);
//程序初始化定义
void initiate()
{
// printf("开始初始化");
int i,j;
//所有微粒各维位置初始化
for(i=0;i<POPSIZE;i++)
for(j=0;j<DIMENSION; j++)
individual[i].number[j] = rdft()*(XMAX - XMIN) + XMIN;
//所有微粒各维速度初始化
for(i=0;i<POPSIZE;i++)
for(j=0;j<DIMENSION;j++)
individual[i].speed[j] = VMAX*rdft();
//所有微粒各维历史最好位置初始化
for(i=0; i<POPSIZE; i++)
for(j=0;j<DIMENSION;j++)
individual[i].best[j] = individual[i].number[j];
//计算各微粒当前适应值（即函数值）fitness
for(i=0;i<POPSIZE; i++)
calculation(i);
//初始化最好适应值为当前适应值
for(i=0;i<POPSIZE;i++)
individual[i].bestfitness = individual[i].fitness;
// printf("\n这里也执行了");
//
globalbest(0);
// printf("初始化结束");
}
//微粒群历史最优位置修改程序
void localbest(int number)
{
int i;
if(individual[number].bestfitness > individual[number].fitness)
{
for(i=0;i<DIMENSION;i++)
individual[number].best[i] = individual[number].number[i];
}
individual[number].bestfitness=individual[number].fitness;
}
//种群历史最优位置修改程序
void globalbest(int number)
{
int i,j;
float s=0;
int flag = 0;
if(number ==0 )
{
s=individual[0].fitness;
flag=0;
for(i=1;i<POPSIZE; i++)
{
if(individual[i].fitness < s)
{
s=individual[i].fitness;
flag=i;
}
}
for (i=0;i<DIMENSION;i++)
{
P[i] = individual[flag].number[i];
}
PBEST=individual[flag].fitness;
}
else
{
for (i=0;i<POPSIZE;i++)
{
if (individual[i].bestfitness<PBEST)
{
for (j=0;j<DIMENSION;j++)
{
P[j]=individual[i].best[j];
}
PBEST=individual[i].bestfitness;
}
}
}
}
//适应值函数计算程序
void calculation(int num)
{
//printf("\n计算适应值开始");
int i;
float s=0.0,h=0.0;
s=pow(individual[num].number[0]+individual[num].number[1]+1.0,2.0)
*(19.0-14.0*individual[num].number[0]
+3.0*pow(individual[num].number[0],2.0)
-14.0*individual[num].number[1]
+6.0*individual[num].number[0]*individual[num].number[1]
+3.0*pow(individual[num].number[1],2.0))+1.0;
h=30.0+pow(2.0*individual[num].number[0]-3.0*individual[num].number[1],2.0)
*(18.0-32.0*individual[num].number[0]
+12.0*pow(individual[num].number[0],2.0)
+48.0*individual[num].number[1]
-36.0*individual[num].number[0]*individual[num].number[1]
+27.0*pow(individual[num].number[1],2.0));
individual[num].fitness=s*h;
//printf("计算适应值结束");
}
//主程序
void main()
{
int i,j,k,t,total=0;
float sum=0;
for (j=0;j<50;j++)//50个子域
{
initiate();
for (i=0;i<500;i++) //500次迭代进化
{
W=1.0-i*0.6/499; //权值逐渐减小以保证收敛于全局
if ((PBEST-3.0)<0.0001) //误差足够小的时候退出
{
total++;
sum=sum+i;
break;
}
else
{
for (k=0;k<POPSIZE;k++) //群体规模中每个粒子都进行进化
{
for (t=0;t<DIMENSION;t++)
{
individual[k].speed[t]=W*individual[k].speed[t]
+C1*rdft()*(individual[k].best[t]-individual[k].number[t] )
+C2*rdft()*(P[t]-individual[k].number[t] );
if(individual[k].speed[t]>VMAX )
{
individual[k].speed[t]=VMAX;
}
individual[k].number[t]=individual[k].number[t]+individual[k].speed[t];
if (individual[k].number[t]<XMIN )//为什么这样处理？
{
individual[k].number[t]=2*XMIN - individual[k].number[t];
}
if (individual[k].number[t]>XMAX )
{
individual[k].number[t]=2*XMAX-individual[k].number[t];
}
}
calculation(k); //计算微粒k本次适应值
localbest(k); //计算微粒k历史最佳适应值
// printf("程序执行到这里");
}
globalbest(1); //计算微粒群最佳适应值
}
}
printf("%d,%f \t",i,PBEST);
}
printf("total number is %d \n",total);
printf("sum is %f\n",sum);
printf("Average is %f\n",sum/total);
return;
}
