a,b为变量,t,r,p分别为传递函数a(12b+12s)/(1+s)的阶跃响应的上升时间、调节时间和反调功率;求a和b的最优解,使得函数f=(233a+21+11b)/(21a+2)+t+r+p的值最小。要求用matlab2018a编写一个粒子群代码。
时间: 2024-01-02 08:04:03 浏览: 131
粒子群算法函数最小值优化MATLAB代码
这是一个优化问题,可以使用粒子群算法(PSO)来解决。以下是使用Matlab编写的示例代码:
```matlab
function [x, fval] = pso_optimize()
% 参数设置
dim = 2; % 变量维度
lb = [0, 0]; % 变量下界
ub = [inf, inf]; % 变量上界
max_iter = 100; % 最大迭代次数
pop_size = 20; % 粒子数目
c1 = 2; % 自我学习因子
c2 = 2; % 社会学习因子
w = 0.8; % 惯性权重
% 初始化粒子群
x = rand(pop_size, dim) .* (ub - lb) + lb;
v = zeros(pop_size, dim);
pbest = x;
pbest_fval = inf(pop_size, 1);
gbest = zeros(1, dim);
gbest_fval = inf;
% 迭代优化
for i = 1:max_iter
% 计算粒子群中每个粒子的目标函数值
fval = zeros(pop_size, 1);
for j = 1:pop_size
fval(j) = objective(x(j, :));
% 更新个体最优解
if fval(j) < pbest_fval(j)
pbest(j, :) = x(j, :);
pbest_fval(j) = fval(j);
end
% 更新全局最优解
if fval(j) < gbest_fval
gbest = x(j, :);
gbest_fval = fval(j);
end
end
% 更新粒子的速度和位置
for j = 1:pop_size
v(j, :) = w * v(j, :) ...
+ c1 * rand(1, dim) .* (pbest(j, :) - x(j, :)) ...
+ c2 * rand(1, dim) .* (gbest - x(j, :));
x(j, :) = x(j, :) + v(j, :);
% 边界处理
x(j, :) = max(x(j, :), lb);
x(j, :) = min(x(j, :), ub);
end
end
% 返回最优解和最优目标函数值
x = gbest;
fval = gbest_fval;
end
function fval = objective(x)
% 需要计算的目标函数
a = x(1);
b = x(2);
t = 1;
r = 1;
p = 1;
fval = (233*a + 21 + 11*b) / (21*a + 2) + t + r + p;
end
```
在上面的代码中,变量`dim`表示变量的维度,`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界。`max_iter`表示最大迭代次数,`pop_size`表示粒子数目。`c1`和`c2`分别表示自我学习因子和社会学习因子,`w`表示惯性权重。在初始化粒子群时,使用`rand`函数生成随机数,并将其映射到变量的范围内。在每次迭代中,计算粒子群中每个粒子的目标函数值,并更新个体最优解和全局最优解。最后返回最优解和最优目标函数值。
要使用这个代码来求解上述问题,只需要将`objective`函数中的计算目标函数的代码替换为所给的函数即可。
阅读全文