粒子群求解多目标函数的matlab代码
时间: 2023-03-28 20:01:04 浏览: 71
以下是粒子群求解多目标函数的 Matlab 代码:
function [paretoFront,paretoSet]=multiObjectivePSO(fun,nVar,nPop,nObj,lb,ub,maxIt)
% 初始化粒子群
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);
% 初始化全局最优解
GlobalBest.Cost=inf(nObj,1);
% 初始化粒子群
for i=1:nPop
% 随机初始化位置
particle(i).Position=unifrnd(lb,ub,1,nVar);
% 初始化速度
particle(i).Velocity=zeros(1,nVar);
% 评估粒子适应度
particle(i).Cost=feval(fun,particle(i).Position);
% 更新个体最优解
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
% 更新全局最优解
if dominates(particle(i).Best,GlobalBest)
GlobalBest=particle(i).Best;
end
end
% 初始化帕累托前沿和帕累托集
paretoFront=[];
paretoSet=[];
% 主循环
for it=1:maxIt
for i=1:nPop
% 计算新速度
particle(i).Velocity=particle(i).Velocity+...
2*rand(1,nVar).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position)+...
2*rand(1,nVar).*(GlobalBest.Position-particle(i).Position);
% 更新位置
particle(i).Position=particle(i).Position+particle(i).Velocity;
% 边界处理
particle(i).Position=max(particle(i).Position,lb);
particle(i).Position=min(particle(i).Position,ub);
% 评估粒子适应度
particle(i).Cost=feval(fun,particle(i).Position);
% 更新个体最优解
if dominates(particle(i).Cost,particle(i).Best.Cost)
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
end
% 更新全局最优解
if dominates(particle(i).Best,GlobalBest)
GlobalBest=particle(i).Best;
end
end
% 更新帕累托前沿和帕累托集
[paretoFront,paretoSet]=paretoUpdate(paretoFront,paretoSet,particle);
end
end
% 判断是否支配
function b=dominates(x,y)
b=all(x<=y) && any(x<y);
end
% 更新帕累托前沿和帕累托集
function [Front,Set]=paretoUpdate(Front,Set,particle)
nPop=numel(particle);
nObj=numel(particle(1).Cost);
for i=1:nPop
% 将粒子加入帕累托集
Set=[Set
struct('Position',particle(i).Position,'Cost',particle(i).Cost)];
% 计算帕累托前沿
nSet=numel(Set);
for j=1:nSet
dominated=true;
for k=1:nSet
if dominates(Set(k).Cost,Set(j).Cost)
dominated=false;
break;
end
end
if dominated
Set(j).Rank=i;
end
end
end
% 更新帕累托前沿
for i=1:nObj
Front(i).Members=[];
end
for i=1:nPop
Front(particle(i).Best.Rank).Members=[Front(particle(i).Best.Rank).Members i];
end
end
请注意,这只是一个 AI 语言模型,不是真正的 Matlab 代码。如果您需要真正的 Matlab 代码,请参考其他来源。