带约束条件粒子群优化算法matlab

以下是使用约束条件的粒子群优化算法的MATLAB代码示例：

function [xopt, fopt] = PSO_constrained(f, lb, ub, A, b, npop, nvar, maxiter)

% f为目标函数，lb和ub为变量的上下限，A和b为不等式约束条件
% npop为种群数量，nvar为变量数量，maxiter为最大迭代次数

% 初始化
vmax = 0.2*(ub-lb);
x = repmat(lb, npop, 1) + rand(npop, nvar).*(repmat(ub-lb, npop, 1));
v = rand(npop, nvar).*repmat(vmax, npop, 1);
pbest = x;
pbestfit = feval(f, x);
[gbestfit, gbestid] = min(pbestfit);
gbest = pbest(gbestid, :);

% 迭代
for iter = 1:maxiter
    for i = 1:npop
        % 更新速度和位置
        v(i,:) = v(i,:) + rand(1,nvar).*(pbest(i,:)-x(i,:)) + rand(1,nvar).*(gbest-x(i,:));
        v(i,:) = max(v(i,:), -vmax);
        v(i,:) = min(v(i,:), vmax);
        x(i,:) = x(i,:) + v(i,:);
        % 处理约束条件
        x(i,:) = max(x(i,:), lb);
        x(i,:) = min(x(i,:), ub);
        x(i,:) = feasible(x(i,:), A, b);
        % 更新个体最优和全局最优
        fit = feval(f, x(i,:));
        if fit < pbestfit(i)
            pbest(i,:) = x(i,:);
            pbestfit(i) = fit;
            if fit < gbestfit
                gbest = x(i,:);
                gbestfit = fit;
            end
        end
    end
end

% 返回结果
xopt = gbest;
fopt = gbestfit;

end

function x = feasible(x, A, b)
% 处理不等式约束条件
if ~isempty(A)
    while any(A*x' > b)
        j = find(A*x' > b, 1);
        d = -A(j,:)/norm(A(j,:));
        x = x + d;
    end
end
end

在使用时，需要将目标函数$f$、变量的上下限$lb$和$ub$、不等式约束条件$A$和$b$、种群数量$npop$、变量数量$nvar$和最大迭代次数$maxiter$作为函数参数传入。然后，函数会返回优化结果$xopt$和最优函数值$fopt$。注意，为了处理不等式约束条件，代码中还包含了一个名为`feasible`的子函数。