粒子群多目标优化matlab代码
时间: 2023-09-20 11:12:12 浏览: 46
以下是一个简单的粒子群多目标优化的 MATLAB 代码示例:
```matlab
function [gbest_position, gbest_fitness] = PSO(num_particles, dim, max_iter, func)
% num_particles: 粒子数量
% dim: 解向量的维度
% max_iter: 最大迭代次数
% func: 多目标函数
% gbest_position: 全局最优位置
% gbest_fitness: 全局最优适应度
c1 = 2.0; % 学习因子
c2 = 2.0; % 学习因子
w = 0.7; % 惯性权重
particles = repmat(struct('position',[],'velocity',[],'pbest_position',[],'pbest_fitness',[],'fitness',[]), num_particles, 1);
for i = 1:num_particles % 初始化粒子群
particles(i).position = rand(dim, 1);
particles(i).velocity = zeros(dim, 1);
particles(i).pbest_position = particles(i).position;
particles(i).pbest_fitness = inf(3, 1);
particles(i).fitness = func(particles(i).position);
end
gbest_position = zeros(dim, 1); % 全局最优位置
gbest_fitness = inf(3, 1); % 全局最优适应度
for iter = 1:max_iter
for i = 1:num_particles
fitness = func(particles(i).position);
if all(fitness < particles(i).pbest_fitness)
particles(i).pbest_position = particles(i).position;
particles(i).pbest_fitness = fitness;
end
if all(fitness < gbest_fitness)
gbest_position = particles(i).position;
gbest_fitness = fitness;
end
end
for i = 1:num_particles
r1 = rand(dim, 1);
r2 = rand(dim, 1);
particles(i).velocity = w * particles(i).velocity + ...
c1 * r1 .* (particles(i).pbest_position - particles(i).position) + ...
c2 * r2 .* (gbest_position - particles(i).position);
particles(i).position = particles(i).position + particles(i).velocity;
end
end
```
在这个代码中,`PSO` 函数表示粒子群算法,包含粒子数量、解向量的维度、最大迭代次数等参数,以及学习因子、惯性权重、粒子群、全局最优位置和全局最优适应度等变量。`func` 是需要优化的多目标函数,返回一个长度为 3 的适应度向量。
在 `PSO` 函数中,首先初始化粒子群,然后对每个粒子计算适应度,并更新粒子的历史最优位置和历史最优适应度,以及全局最优位置和全局最优适应度。然后,根据粒子的历史最优位置和全局最优位置,更新粒子的速度和位置。最终,返回全局最优位置和全局最优适应度。
需要注意的是,这个代码示例仅用于演示粒子群多目标优化的基本思路,实际应用中还需要根据具体问题进行调整和优化。