[AI] 粒子群算法求解优化问题(MATLAB)

华电北风吹
天津大学认知计算与应用重点实验室
日期：2015/6/28

粒子群算法求解函数极值
初始化一个粒子群体随机分布在解空间中。然后每一次迭代，根据每个粒子的历史最优位置和粒子群的最优位置更新每个粒子的位置，直到满足要求为止。

clc;clear all;
tic;                              %程序运行计时
E0=0.001;                        %允许误差
MaxNum=100;                    %粒子最大迭代次数
narvs=1;                         %目标函数的自变量个数
particlesize=30;                    %粒子群规模
c1=2;                            %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
c2=2;                            %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
w=0.6;                           %惯性因子
vmax=0.8;                        %粒子的最大飞翔速度
x=-5+10*rand(particlesize,narvs);     %粒子所在的位置
v=2*rand(particlesize,narvs);         %粒子的飞翔速度
%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
%inline命令定义适应度函数如下：
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
for i=1:particlesize
    for j=1:narvs
        f(i)=fitness(x(i,j));
    end
end
personalbest_x=x;
personalbest_faval=f;
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
globalbest_x=personalbest_x(i,:);
k=1;
while k<=MaxNum
    for i=1:particlesize
        for j=1:narvs
            f(i)=fitness(x(i,j));
        end
        if f(i)i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置
            personalbest_faval(i)=f(i);
            personalbest_x(i,:)=x(i,:);
        end
    end
    [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
    globalbest_x=personalbest_x(i,:);
    for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置
        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...
            +c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));
        for j=1:narvs    %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度
            if v(i,j)>vmax;
                v(i,j)=vmax;
            elseif v(i,j)<-vmax;
                v(i,j)=-vmax;
            end
        end
        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
    end
    if abs(globalbest_faval)break,end
    k=k+1;
end
Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);
% strcat指令可以实现字符的组合输出
disp(strcat('the maximum value','=',Value1));
%输出最大值所在的横坐标位置
Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));
x=-5:0.01:5;
y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
plot(x,y,'m-','linewidth',3);
hold on;
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;

程序运行结果如下(参考适应度函数)