有约束的粒子群算法 matlab

粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 是一种启发式优化算法，其灵感来源于鸟群觅食行为。它通过模拟鸟群中个体间的信息交流和合作来寻找最优解。

在 MATLAB 中，你可以使用以下代码实现约束的粒子群算法：

function [bestSolution, bestFitness] = constrained_pso(nParticles, nIterations)
    % 初始化粒子群
    position = rand(nParticles, 2);   % 初始化粒子位置
    velocity = rand(nParticles, 2);   % 初始化粒子速度

    % 设置约束条件
    lb = [0, 0];   % 粒子位置的下界
    ub = [1, 1];   % 粒子位置的上界

    % 定义 fitness 函数（待优化的目标函数）
    fitnessFunc = @your_fitness_function;

    % 初始化最佳解和最佳适应度
    bestSolution = position(1, :);
    bestFitness = fitnessFunc(bestSolution);

    % 迭代更新粒子位置和速度
    for iteration = 1:nIterations
        % 更新粒子速度和位置
        velocity = update_velocity(velocity, position, bestSolution, lb, ub);
        position = update_position(position, velocity, lb, ub);

        % 更新最佳解和最佳适应度
        for i = 1:nParticles
            currentFitness = fitnessFunc(position(i, :));
            if currentFitness < bestFitness
                bestFitness = currentFitness;
                bestSolution = position(i, :);
            end
        end
    end
end

function velocity = update_velocity(velocity, position, bestSolution, lb, ub)
    % 更新粒子速度
    inertiaWeight = 0.7;
    cognitiveWeight = 1.4;
    socialWeight = 1.4;

    r1 = rand(size(position));
    r2 = rand(size(position));

    velocity = inertiaWeight * velocity ...
               + cognitiveWeight * r1 .* (bestSolution - position) ...
               + socialWeight * r2 .* (bestSolution - position);

    % 速度约束处理
    velocity(velocity < lb) = lb(velocity < lb);
    velocity(velocity > ub) = ub(velocity > ub);
end

function position = update_position(position, velocity, lb, ub)
    % 更新粒子位置
    position = position + velocity;

    % 位置约束处理
    position(position < lb) = lb(position < lb);
    position(position > ub) = ub(position > ub);
end

function fitnessValue = your_fitness_function(solution)
    % 计算适应度函数值（根据具体问题定义）
    % 注意：适应度函数需要考虑约束条件，当解不满足约束时应返回一个较大的值
    x = solution(1);
    y = solution(2);

    % 以二维坐标(x, y)为例，假设目标是求取最小值
    fitnessValue = (x-0.5)^2 + (y-0.5)^2;
end

在 `your_fitness_function` 中，你需要根据具体的问题定义适应度函数，同时考虑约束条件。对于不满足约束的解，可以返回一个较大的适应度函数值，以排除这些解。

以上是一个简单的约束粒子群算法的 MATLAB 实现示例。你可以根据自己的问题进行相应的修改和扩展。