用粒子群算法写一个负荷聚类的matlab代码,分为三类
时间: 2023-08-04 13:31:31 浏览: 43
好的,我会为您提供一个简单的粒子群算法的负荷聚类Matlab代码,代码如下:
```matlab
%% 初始化参数
clc;
clear;
close all;
% 负荷数据
load('load_data.mat');
data = load_data;
% 粒子数
nPop = 50;
% 最大迭代次数
maxIter = 1000;
% 惯性权重
w = 1;
% 学习因子
c1 = 2;
c2 = 2;
% 聚类数
k = 3;
% 粒子信息结构体
particle.position = [];
particle.velocity = [];
particle.cost = [];
particle.best.position = [];
particle.best.cost = [];
% 个体最优位置和最优代价
bestParticle.cost = inf;
bestParticle.position = [];
% 初始化粒子群
pop = repmat(particle, nPop, 1);
% 初始化全局最优位置和最优代价
bestGlobal.cost = inf;
bestGlobal.position = [];
% 初始化每个粒子的位置和速度
for i = 1:nPop
% 随机初始化每个粒子的位置
pop(i).position = randn(1, size(data, 2)) * 10;
% 随机初始化每个粒子的速度
pop(i).velocity = randn(1, size(data, 2)) * 0.1;
% 计算每个粒子的代价
pop(i).cost = costFunction(pop(i).position, data, k);
% 更新每个粒子的最优位置和最优代价
pop(i).best.position = pop(i).position;
pop(i).best.cost = pop(i).cost;
% 更新全局最优位置和最优代价
if pop(i).best.cost < bestGlobal.cost
bestGlobal = pop(i).best;
end
end
% 储存每次迭代的最优代价
bestCost = zeros(maxIter, 1);
%% 粒子群迭代
for iter = 1:maxIter
for i = 1:nPop
% 更新粒子速度
pop(i).velocity = w * pop(i).velocity ...
+ c1 * rand(1, size(data, 2)) .* (pop(i).best.position - pop(i).position) ...
+ c2 * rand(1, size(data, 2)) .* (bestGlobal.position - pop(i).position);
% 更新粒子位置
pop(i).position = pop(i).position + pop(i).velocity;
% 限制粒子位置在范围内
pop(i).position = max(pop(i).position, -10);
pop(i).position = min(pop(i).position, 10);
% 计算粒子代价
pop(i).cost = costFunction(pop(i).position, data, k);
% 更新粒子的最优位置和最优代价
if pop(i).cost < pop(i).best.cost
pop(i).best.position = pop(i).position;
pop(i).best.cost = pop(i).cost;
% 更新全局最优位置和最优代价
if pop(i).best.cost < bestGlobal.cost
bestGlobal = pop(i).best;
end
end
end
% 记录每次迭代的最优代价
bestCost(iter) = bestGlobal.cost;
% 输出迭代次数和最优代价
fprintf('Iteration %d: Best Cost = %.8f\n', iter, bestCost(iter));
end
% 绘制最优代价趋势图
figure;
plot(bestCost);
title('Best Cost');
xlabel('Iteration');
ylabel('Cost');
% 聚类结果可视化
figure;
gscatter(data(:,1),data(:,2),bestGlobal.position);
title('Clustering Result');
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
%% 代价函数
function cost = costFunction(position, data, k)
% 计算距离矩阵
distance = pdist2(data, position);
% 聚类
[~, label] = min(distance, [], 2);
% 计算每个簇的平均距离
cost = 0;
for i = 1:k
index = label == i;
if sum(index) > 0
cost = cost + sum(distance(index, i)) / sum(index);
end
end
end
```
这是一个简单的负荷聚类的粒子群算法Matlab代码,其中包含了初始化参数、代价函数、粒子群迭代等部分。您可以根据需要进行修改和完善。
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