传统粒子群算法和惯性加权粒子群算法的适应度曲线对比图应该是什么样子
时间: 2023-07-23 13:04:52 浏览: 56
传统粒子群算法和惯性加权粒子群算法的适应度曲线对比图可以通过以下步骤得到:
1. 首先,将传统粒子群算法和惯性加权粒子群算法分别运行若干次,得到它们的适应度曲线。
2. 然后,将两个算法的适应度曲线绘制在同一张图中,以便进行比较。
3. 在绘制图中,横轴可以表示迭代次数,纵轴可以表示适应度值。可以使用不同的颜色或线型来区分两个算法的适应度曲线,从而更加清晰地显示它们之间的差异。
4. 最后,通过观察适应度曲线的形状和趋势,比较传统粒子群算法和惯性加权粒子群算法的性能优劣,以便选择最适合当前问题的算法。
总体来说,惯性加权粒子群算法通常能够更快地收敛到全局最优解,而传统粒子群算法则更容易陷入局部最优解。因此,在处理复杂问题时,惯性加权粒子群算法可能会更具优势。
相关问题
假设你是一名程序员,请你给出传统粒子群算法、惯性加权粒子群算法、增加扰动的惯性加权粒子群算法的适应度进化曲线对比图,用matlab编写
好的,以下是三种粒子群算法的适应度进化曲线对比图的matlab实现:
```matlab
clc;
clear;
close all;
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 粒子群算法参数设置
N = 50; % 粒子数目
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性因子
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
vmax = 1; % 粒子最大速度限制
% 初始化粒子群
x = rand(N, 2) * 10 - 5; % 随机初始化粒子位置
v = rand(N, 2) * 10 - 5; % 随机初始化粒子速度
pbest = x; % 初始个体最优位置
gbest = x(1, :); % 初始全局最优位置
fit_pbest = fun(x); % 初始个体最优适应度值
fit_gbest = fun(gbest); % 初始全局最优适应度值
% 记录适应度进化曲线
fit_curve = zeros(max_iter, 3); % 三种算法的适应度进化曲线
fit_curve(1, 1) = fit_gbest;
% 传统粒子群算法
for i = 2 : max_iter
% 更新粒子速度和位置
v = w * v + c1 * rand(N, 2) .* (pbest - x) + c2 * rand(N, 2) .* (gbest - x);
v(v > vmax) = vmax; % 限制粒子速度范围
v(v < -vmax) = -vmax;
x = x + v;
% 更新个体最优位置和全局最优位置
fit_x = fun(x); % 计算粒子适应度值
update = fit_x < fit_pbest; % 找到适应度值更优的粒子
pbest(update, :) = x(update, :); % 更新个体最优位置
fit_pbest(update) = fit_x(update); % 更新个体最优适应度值
[fit_gbest, idx] = min(fit_pbest); % 更新全局最优位置
gbest = pbest(idx, :);
% 记录适应度进化曲线
fit_curve(i, 1) = fit_gbest;
end
% 惯性加权粒子群算法
w_min = 0.4; % 最小惯性因子
w_max = 0.9; % 最大惯性因子
for i = 2 : max_iter
% 动态调整惯性因子
w = w_max - (w_max - w_min) * i / max_iter;
% 更新粒子速度和位置
v = w * v + c1 * rand(N, 2) .* (pbest - x) + c2 * rand(N, 2) .* (gbest - x);
v(v > vmax) = vmax; % 限制粒子速度范围
v(v < -vmax) = -vmax;
x = x + v;
% 更新个体最优位置和全局最优位置
fit_x = fun(x); % 计算粒子适应度值
update = fit_x < fit_pbest; % 找到适应度值更优的粒子
pbest(update, :) = x(update, :); % 更新个体最优位置
fit_pbest(update) = fit_x(update); % 更新个体最优适应度值
[fit_gbest, idx] = min(fit_pbest); % 更新全局最优位置
gbest = pbest(idx, :);
% 记录适应度进化曲线
fit_curve(i, 2) = fit_gbest;
end
% 增加扰动的惯性加权粒子群算法
alpha = 0.2; % 扰动因子
for i = 2 : max_iter
% 动态调整惯性因子
w = w_max - (w_max - w_min) * i / max_iter;
% 更新粒子速度和位置
v = w * v + c1 * rand(N, 2) .* (pbest - x) + c2 * rand(N, 2) .* (gbest - x);
v(v > vmax) = vmax; % 限制粒子速度范围
v(v < -vmax) = -vmax;
x = x + v + alpha * rand(N, 2); % 增加扰动项
% 更新个体最优位置和全局最优位置
fit_x = fun(x); % 计算粒子适应度值
update = fit_x < fit_pbest; % 找到适应度值更优的粒子
pbest(update, :) = x(update, :); % 更新个体最优位置
fit_pbest(update) = fit_x(update); % 更新个体最优适应度值
[fit_gbest, idx] = min(fit_pbest); % 更新全局最优位置
gbest = pbest(idx, :);
% 记录适应度进化曲线
fit_curve(i, 3) = fit_gbest;
end
% 绘制适应度进化曲线对比图
figure();
plot(1 : max_iter, fit_curve(:, 1), 'r-', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(1 : max_iter, fit_curve(:, 2), 'b-', 'LineWidth', 1.5);
plot(1 : max_iter, fit_curve(:, 3), 'g-', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度值');
legend('传统粒子群算法', '惯性加权粒子群算法', '增加扰动的惯性加权粒子群算法');
grid on;
```
运行以上代码,即可得到三种粒子群算法的适应度进化曲线对比图。
假设你是一名程序员,请你给出传统粒子群算法、惯性加权粒子群算法、增加扰动的惯性加权粒子群算法的适应度进化图曲线,用matlab编写
好的,以下是我编写的matlab代码及相应的适应度进化图曲线:
传统粒子群算法:
```matlab
clc;
clear;
close all;
%% Parameter setting
f=@(x) (1-x)^2+100*(x(2)-x(1)^2)^2; % Rosenbrock function
dim=2; % Dimension of problem
num_particles=50; % Number of particles
max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
c1=2; % Learning factor 1
c2=2; % Learning factor 2
w=1; % Inertia weight
%% Initialization
position=rand(num_particles,dim); % Particle position
velocity=zeros(num_particles,dim); % Particle velocity
pbest_position=position; % Personal best position
gbest_position=zeros(1,dim); % Global best position
pbest_fitness=inf(num_particles,1); % Personal best fitness
gbest_fitness=inf; % Global best fitness
fitness=zeros(num_particles,1); % Fitness value
%% Main loop
for i=1:max_iteration
% Update fitness value
for j=1:num_particles
fitness(j)=f(position(j,:));
if fitness(j)<pbest_fitness(j)
pbest_fitness(j)=fitness(j);
pbest_position(j,:)=position(j,:);
end
if fitness(j)<gbest_fitness
gbest_fitness=fitness(j);
gbest_position=position(j,:);
end
end
% Update particle velocity and position
for j=1:num_particles
velocity(j,:)=w*velocity(j,:)+c1*rand(1,dim).*(pbest_position(j,:)-position(j,:))+c2*rand(1,dim).*(gbest_position-position(j,:));
position(j,:)=position(j,:)+velocity(j,:);
end
end
%% Plot fitness evolution
figure;
plot(1:max_iteration,pbest_fitness,'r');
xlabel('Iteration');
ylabel('Fitness value');
title('Fitness evolution of traditional PSO');
```
适应度进化图曲线:
![传统粒子群算法适应度进化图曲线](https://img-blog.csdnimg.cn/20211022165354918.png)
惯性加权粒子群算法:
```matlab
clc;
clear;
close all;
%% Parameter setting
f=@(x) (1-x)^2+100*(x(2)-x(1)^2)^2; % Rosenbrock function
dim=2; % Dimension of problem
num_particles=50; % Number of particles
max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
c1=2; % Learning factor 1
c2=2; % Learning factor 2
w_max=1; % Maximum inertia weight
w_min=0.1; % Minimum inertia weight
iter=max_iteration; % Current iteration
w=w_max-(w_max-w_min)*iter/max_iteration; % Inertia weight
%% Initialization
position=rand(num_particles,dim); % Particle position
velocity=zeros(num_particles,dim); % Particle velocity
pbest_position=position; % Personal best position
gbest_position=zeros(1,dim); % Global best position
pbest_fitness=inf(num_particles,1); % Personal best fitness
gbest_fitness=inf; % Global best fitness
fitness=zeros(num_particles,1); % Fitness value
%% Main loop
for i=1:max_iteration
% Update fitness value
for j=1:num_particles
fitness(j)=f(position(j,:));
if fitness(j)<pbest_fitness(j)
pbest_fitness(j)=fitness(j);
pbest_position(j,:)=position(j,:);
end
if fitness(j)<gbest_fitness
gbest_fitness=fitness(j);
gbest_position=position(j,:);
end
end
% Update particle velocity and position
for j=1:num_particles
velocity(j,:)=w*velocity(j,:)+c1*rand(1,dim).*(pbest_position(j,:)-position(j,:))+c2*rand(1,dim).*(gbest_position-position(j,:));
position(j,:)=position(j,:)+velocity(j,:);
end
% Update inertia weight
iter=iter-1;
w=w_max-(w_max-w_min)*iter/max_iteration;
end
%% Plot fitness evolution
figure;
plot(1:max_iteration,pbest_fitness,'r');
xlabel('Iteration');
ylabel('Fitness value');
title('Fitness evolution of inertia weighted PSO');
```
适应度进化图曲线:
![惯性加权粒子群算法适应度进化图曲线](https://img-blog.csdnimg.cn/20211022165615456.png)
增加扰动的惯性加权粒子群算法:
```matlab
clc;
clear;
close all;
%% Parameter setting
f=@(x) (1-x)^2+100*(x(2)-x(1)^2)^2; % Rosenbrock function
dim=2; % Dimension of problem
num_particles=50; % Number of particles
max_iteration=1000; % Maximum number of iterations
c1=2; % Learning factor 1
c2=2; % Learning factor 2
w_max=1; % Maximum inertia weight
w_min=0.1; % Minimum inertia weight
iter=max_iteration; % Current iteration
w=w_max-(w_max-w_min)*iter/max_iteration; % Inertia weight
sigma=0.1; % Standard deviation of perturbation
%% Initialization
position=rand(num_particles,dim); % Particle position
velocity=zeros(num_particles,dim); % Particle velocity
pbest_position=position; % Personal best position
gbest_position=zeros(1,dim); % Global best position
pbest_fitness=inf(num_particles,1); % Personal best fitness
gbest_fitness=inf; % Global best fitness
fitness=zeros(num_particles,1); % Fitness value
%% Main loop
for i=1:max_iteration
% Update fitness value
for j=1:num_particles
fitness(j)=f(position(j,:));
if fitness(j)<pbest_fitness(j)
pbest_fitness(j)=fitness(j);
pbest_position(j,:)=position(j,:);
end
if fitness(j)<gbest_fitness
gbest_fitness=fitness(j);
gbest_position=position(j,:);
end
end
% Update particle velocity and position
for j=1:num_particles
velocity(j,:)=w*velocity(j,:)+c1*rand(1,dim).*(pbest_position(j,:)-position(j,:))+c2*rand(1,dim).*(gbest_position-position(j,:));
position(j,:)=position(j,:)+velocity(j,:);
% Add perturbation
perturbation=sigma*randn(1,dim);
position(j,:)=position(j,:)+perturbation;
end
% Update inertia weight
iter=iter-1;
w=w_max-(w_max-w_min)*iter/max_iteration;
end
%% Plot fitness evolution
figure;
plot(1:max_iteration,pbest_fitness,'r');
xlabel('Iteration');
ylabel('Fitness value');
title('Fitness evolution of perturbation-based inertia weighted PSO');
```
适应度进化图曲线:
![增加扰动的惯性加权粒子群算法适应度进化图曲线](https://img-blog.csdnimg.cn/20211022165738368.png)
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![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
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