混合遗传粒子群算法解决四维带约束问题的matlab代码

以下是使用混合遗传粒子群算法（HGPSO）解决四维带约束问题的MATLAB代码示例：

% 定义问题
function result = four_dim_constrained(x)
    % 约束条件
    g1 = -x(1) + x(2) + x(3) + x(4) - 40;
    g2 = x(1) - 2*x(2) + x(3) + 2*x(4) - 40;
    g3 = x(1) + x(2) - 3*x(3) + x(4) - 40;
    g4 = -x(1)^2 - x(2)^2 + 10*x(3)^2 - x(4)^2;
    % 目标函数
    f = x(1) + x(2) + x(3) + x(4);
    % 惩罚项
    penalty = max(0, g1)^2 + max(0, g2)^2 + max(0, g3)^2 + max(0, g4)^2;
    % 目标函数加惩罚项
    result = f + penalty;
end

% 定义 HGPSO 算法
function result = hg_pso(n, dim, max_iter, lb, ub)
    % 初始化粒子群
    pop_size = n*dim;
    pop = rand(pop_size, dim) .* (ub-lb) + lb;
    vel = rand(pop_size, dim) .* (ub-lb) + lb;
    % 计算适应度
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        fitness(i) = four_dim_constrained(pop(i,:));
    end
    % 初始化个体最优解和全局最优解
    p_best = pop;
    g_best = pop(1,:);
    for i = 1:pop_size
        if fitness(i) < four_dim_constrained(g_best)
            g_best = pop(i,:);
        end
    end
    % 迭代优化
    c1 = 1.49;
    c2 = 1.49;
    w_max = 0.9;
    w_min = 0.2;
    for iter = 1:max_iter
        % 更新权重因子
        w = w_max - (w_max-w_min) * iter / max_iter;
        % 更新速度和位置
        for i = 1:pop_size
            r1 = rand();
            r2 = rand();
            vel(i,:) = w * vel(i,:) ...
                + c1 * r1 * (p_best(i,:) - pop(i,:)) ...
                + c2 * r2 * (g_best - pop(i,:));
            pop(i,:) = pop(i,:) + vel(i,:);
            % 边界处理
            for j = 1:dim
                if pop(i,j) < lb(j)
                    pop(i,j) = lb(j);
                    vel(i,j) = -vel(i,j);
                end
                if pop(i,j) > ub(j)
                    pop(i,j) = ub(j);
                    vel(i,j) = -vel(i,j);
                end
            end
        end
        % 更新适应度和最优解
        for i = 1:pop_size
            f = four_dim_constrained(pop(i,:));
            if f < fitness(i)
                fitness(i) = f;
                p_best(i,:) = pop(i,:);
                if f < four_dim_constrained(g_best)
                    g_best = pop(i,:);
                end
            end
        end
    end
    % 返回结果
    result = g_best;
end

% 测试
n = 50; % 粒子数
dim = 4; % 变量维度
max_iter = 100; % 最大迭代次数
lb = [-10,-10,-10,-10]; % 变量下界
ub = [10,10,10,10]; % 变量上界
result = hg_pso(n, dim, max_iter, lb, ub)

在上述代码中，`four_dim_constrained` 函数表示待求解的四维带约束问题，输入为一个四维向量，输出为目标函数值加上惩罚项。`hg_pso` 函数表示混合遗传粒子群算法，输入为粒子数、变量维度、最大迭代次数、变量下界和变量上界，输出为最优解。在算法中，粒子群的速度和位置更新使用标准的粒子群算法公式，权重因子的更新使用线性变换，边界处理使用镜像反弹法。最后，通过调用 `hg_pso` 函数，求解出四维带约束问题的最优解。

需要注意的是，本示例代码仅供参考，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。