粒子群算法脚本：
- PSO.m
%% PSO
%% 清空环境
clc
clear
close all
warning off
%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen=200; % 进化次数
sizepop=200; %种群规模
%粒子更新速度
Vmax=1;
Vmin=-1;
%种群
popmax=50;
popmin=-50;
% best_particle number, that is to say, the number of x is equal to pai_num
par_num=7;
%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
pop(i,:)=1.*rands(1,par_num); %初始种群
V(i,:)=1.*rands(1,par_num); %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度
end
%找最好的适应度值
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
i
for j=1:sizepop
%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;
%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;
%自适应变异
if rand>0.8
k=ceil(par_num*rand);
pop(j,k)=rand;
end
%适应度值
if 0.072*pop(j,1)+0.063*pop(j,2)+0.057*pop(j,3)+0.05*pop(j,4)+0.032*pop(j,5)+0.0442*pop(j,6)+0.0675*pop(j,7)<=264.4
if 128*pop(j,1)+78.1*pop(j,2)+64.1*pop(j,3)+43*pop(j,4)+58.1*pop(j,5)+36.9*pop(j,6)+50.5*pop(j,7)<=69719
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end
end
%个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
%% 结果
disp '*************best particle number****************'
zbest
%%
plot(yy,'linewidth',2);
title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
grid on遗传脚本：
- GA.m
%% GA
clc % 清屏
clear all; % 删除workplace变量
close all; % 关掉显示图形窗口
warning off
%% 参数初始化
popsize=100; %种群规模
lenchrom=7; %变量字串长度
pc=0.7; %设置交叉概率，本例中交叉概率是定值，若想设置变化的交叉概率可用表达式表示，或从写一个交叉概率函数，例如用神经网络训练得到的值作为交叉概率
pm=0.3; %设置变异概率，同理也可设置为变化的
maxgen=100; % 进化次数
%种群
popmax=50;
popmin=0;
bound=[popmin popmax;popmin popmax;popmin popmax;popmin popmax;popmin popmax;popmin popmax;popmin popmax]; %变量范围
%% 产生初始粒子和速度
for i=1:popsize
%随机产生一个种群
GApop(i,:)=Code(lenchrom,bound); %随机产生个体
%计算适应度
fitness(i)=fun(GApop(i,:)); %染色体的适应度
end
%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=GApop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=GApop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
i
%种群更新 GA选择更新
GApop=Select2(GApop,fitness,popsize);
% 交叉操作 GA
GApop=Cross(pc,lenchrom,GApop,popsize,bound);
% 变异操作 GA变异
GApop=Mutation(pm,lenchrom,GApop,popsize,[i maxgen],bound);
pop=GApop;
for j=1:popsize
%适应度值
if 0.072*pop(j,1)+0.063*pop(j,2)+0.057*pop(j,3)+0.05*pop(j,4)+0.032*pop(j,5)+0.0442*pop(j,6)+0.0675*pop(j,7)<=264.4
if 128*pop(j,1)+78.1*pop(j,2)+64.1*pop(j,3)+43*pop(j,4)+58.1*pop(j,5)+36.9*pop(j,6)+50.5*pop(j,7)<=69719
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end
end
%个体最优更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群体最优更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
%% 结果
disp '*************best particle number****************'
zbest
%%
plot(yy,'linewidth',2);
title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
grid on
- Code.m
function ret=Code(lenchrom,bound)
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom input : 染色体长度
% bound input : 变量的取值范围
% ret output: 染色体的编码值
flag=0;
while flag==0
pick=rand(1,lenchrom);
ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值
flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性
end- fun.m
function ret=Code(lenchrom,bound)
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom input : 染色体长度
% bound input : 变量的取值范围
% ret output: 染色体的编码值
flag=0;
while flag==0
pick=rand(1,lenchrom);
ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值
flag=test(lenchrom,bound,ret); %检验染色体的可行性
end- Select2.m
function ret=Select(individuals,fitness,sizepop)
% 本函数对每一代种群中的染色体进行选择，以进行后面的交叉和变异
% individuals input : 种群信息
% fitness input : 适应度
% sizepop input : 种群规模
% opts input : 选择方法的选择
% ret output : 经过选择后的种群
fitness= 1./(fitness);
sumfitness=sum(fitness);
sumf=fitness./sumfitness;
index=[];
for i=1:sizepop %转sizepop次轮盘
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
for j=1:sizepop
pick=pick-sumf(j);
if pick<0
index=[index j];
break; %寻找落入的区间，此次转轮盘选中了染色体i，注意：在转sizepop次轮盘的过程中，有可能会重复选择某些染色体
end
end
end
individuals=individuals(index,:);
fitness=fitness(index);
ret=individuals;- Cross.m
function ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)
%本函数完成交叉操作
% pcorss input : 交叉概率
% lenchrom input : 染色体的长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% ret output : 交叉后的染色体
for i=1:sizepop
% 随机选择两个染色体进行交叉
pick=rand(1,2);
while prod(pick)==0
pick=rand(1,2);
end
index=ceil(pick.*sizepop);
% 交叉概率决定是否进行交叉
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick>pcross
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 随机选择交叉位置
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
pick=rand; %交叉开始
v1=chrom(index(1),pos);
v2=chrom(index(2),pos);
chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性
flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性
if flag1*flag2==0
flag=0;
else flag=1;
end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉
end
end
ret=chrom;
- Mutation.m
function ret=Mutation(pmutation,lenchrom,chrom,sizepop,pop,bound)
% 本函数完成变异操作
% pcorss input : 变异概率
% lenchrom input : 染色体长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% pop input : 当前种群的进化代数和最大的进化代数信息
% ret output : 变异后的染色体
for i=1:sizepop
% 随机选择一个染色体进行变异
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
index=ceil(pick*sizepop);
% 变异概率决定该轮循环是否进行变异
pick=rand;
if pick>pmutation
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 变异位置
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick*sum(lenchrom)); %随机选择了染色体变异的位置，即选择了第pos个变量进行变异
v=chrom(i,pos);
v1=v-bound(pos,1);
v2=bound(pos,2)-v;
pick=rand; %变异开始
if pick>0.5
delta=v2*(1-pick^((1-pop(1)/pop(2))^2));
chrom(i,pos)=v+delta;
else
delta=v1*(1-pick^((1-pop(1)/pop(2))^2));
chrom(i,pos)=v-delta;
end %变异结束
flag=test(lenchrom,bound,chrom(i,:)); %检验染色体的可行性
end
end
ret=chrom;- test.m
function flag=test(lenchrom,bound,code)
% lenchrom input : 染色体长度
% bound input : 变量的取值范围
% code output: 染色体的编码值
flag=1;
[n,m]=size(code);
for i=1:n
if code(i)<bound(i,1) || code(i)>bound(i,2)
flag=0;
end
end有问题留言，第一时间回复。
