c1 = 1.49445;%学习因子 c2 = 1.49445;%学习因子 wmax=0.9;%惯性因子最大值 wmin=
时间: 2023-05-14 19:00:56 浏览: 129
这段代码是关于粒子群算法(Particle Swarm Optimization)中的三个参数的设置。学习因子c1和c2表示每个粒子在搜索过程中吸收个体和全局信息的能力大小,因此需要根据具体问题进行适当的调整,常见取值范围为[0,2]。而惯性因子w则表示粒子在速度更新过程中保持当前速度的程度,其取值范围通常为[0,1],w值过小则粒子容易陷入局部最优解,过大则可能导致跳过全局最优解。因此,通常会将w值从大到小进行调整,例如在该代码中设定w的最大值为0.9,但具体取值还是要结合实际情况进行调整。
相关问题
dim=72; lb2=ones(1,72).*-0.1; ub2=ones(1,72).*0.1; n=100; max_iter=70; wmax=0.9; wmin=0.4; c1=1.4962; c2=1.4962; T=24;
这段代码中定义了一些参数,包括维度(dim)为72,粒子个数(n)为100,最大迭代次数(max_iter)为70,惯性权重范围(wmax和wmin)分别为0.9和0.4,加速因子(c1和c2)为1.4962,温度(T)为24。lb2和ub2分别是搜索空间的下界和上界,为每个维度都设置了一个值。这段代码可能是用于粒子群优化算法的。
假设给出业务量函数为z(x,y)=-64.1290x^2-0.0001y^2-0.0001x+0.1564y+0.1325xy ,请你用matlab编写传统粒子群算法、惯性加权粒子群算法和增加扰动的惯性加权粒子群算法的适应度对比曲线,并把曲线绘制在一个图中,不要写成函数的形式,给出matlab代码
传统粒子群算法:
```matlab
% 传统PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
惯性加权粒子群算法:
```matlab
% 惯性加权PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
增加扰动的惯性加权粒子群算法:
```matlab
% 增加扰动的惯性加权PSO算法
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 迭代寻优
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 增加扰动
Vx(i) = Vx(i) + 0.1*randn();
Vy(i) = Vy(i) + 0.1*randn();
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 输出迭代结果
fprintf('第%d代,最优解:%f,坐标(%f,%f)\n',gen,bestval,gbestx,gbesty);
end
```
绘制适应度对比曲线:
```matlab
% 绘制适应度对比曲线
clear;clc;
N = 50; % 粒子群数目
maxgen = 100; % 迭代次数
wmax = 0.9; % 最大惯性权重
wmin = 0.4; % 最小惯性权重
c1 = 2; % 自我认知学习因子
c2 = 2; % 社会认知学习因子
r1 = rand(N,1);
r2 = rand(N,1);
Vmax = 10; % 最大速度
Vmin = -10; % 最小速度
% 初始化种群位置和速度
for i=1:N
x(i) = rand(1)*100;
y(i) = rand(1)*100;
Vx(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
Vy(i) = (rand(1)-0.5)*2*10;
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 初始化全局最优解
[bestval,idx] = min(z);
pbestx = x;
pbesty = y;
gbestx = x(idx);
gbesty = y(idx);
% 传统PSO算法
for gen=1:maxgen
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end
end
% 记录适应度值
f1(gen) = bestval;
end
% 惯性加权PSO算法
for gen=1:maxgen
% 计算当前惯性权重
w = wmax - (wmax-wmin)*gen/maxgen;
% 更新速度和位置
for i=1:N
Vx(i) = w*Vx(i)+c1*r1(i)*(pbestx(i)-x(i))+c2*r2(i)*(gbestx-x(i));
Vy(i) = w*Vy(i)+c1*r1(i)*(pbesty(i)-y(i))+c2*r2(i)*(gbesty-y(i));
% 限制速度范围
Vx(i) = min(max(Vx(i),Vmin),Vmax);
Vy(i) = min(max(Vy(i),Vmin),Vmax);
% 更新位置
x(i) = x(i)+Vx(i);
y(i) = y(i)+Vy(i);
% 限制位置范围
x(i) = min(max(x(i),0),100);
y(i) = min(max(y(i),0),100);
end
% 计算适应度值
for i=1:N
z(i) = -64.1290*x(i)^2-0.0001*y(i)^2-0.0001*x(i)+0.1564*y(i)+0.1325*x(i)*y(i);
end
% 更新个体最优解和全局最优解
for i=1:N
if z(i) < -64.1290*pbestx(i)^2-0.0001*pbesty(i)^2-0.0001*pbestx(i)+0.1564*pbesty(i)+0.1325*pbestx(i)*pbesty(i)
pbestx(i) = x(i);
pbesty(i) = y(i);
end
if z(i) < bestval
bestval = z(i);
gbestx = x(i);
gbesty = y(i);
end