基于粒子群算法PSO的极小值求解
#include<stdio.h>#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
/* PSO粒子群算法中的两个参数 */
#define c1 2 /* 学习因子1 */
#define c2 2 /* 学习因子2 */
#define w 4 /* 惯性权重*/
#define iter 150 /* 进化次数*/
#define sizepop 300 /* 种群规模*/
#define Vmax 1 /* 粒子速度上限 */
#define Vmin -1 /* 粒子速度下限 */
#define popmax 9 /* 粒子取值范围上限 */
#define popmin -9/* 粒子取值范围下限 */
#define length_data 1000 /* 预定义原始待分析数据长度 */
/* 适应度函数 */
double fun(double data[],int lineCount,double pop[])// 染色体的适应度
{
// 输入：
// data为原始数据 TOA TR Peo EUI
// lineCount为数据的长度
// pop 种群粒子个体
// 输出：
// 返回粒子对应的适应度值
int i; // 数组长度
double C0,C1,C2,C3,C4,C5,C6,C7,C8,C9; /* 待优化求解未知量 */
double EUI_pso,TOA,TR,Peo,EUI,Z,sum_Z=0; // 原始数据,4组数据
C0 = pop; C1 = pop;C2 = pop; C3 = pop; C4 = pop;
C5 = pop; C6 = pop;C7 = pop; C8 = pop; C9 = pop;
// leng = sizeof(data)/sizeof(data); // 数组的长度--行
// printf("%lf\t%lf\n",C8,C9); // 输出显示
for(i=0;i<lineCount;i++)
{
TOA = data; TR = data; Peo = data; EUI = data;
// printf("%lf\n",TOA);
EUI_pso = C0 +C1*TOA +C2*TR +C3*Peo +C4*TOA*TOA +C5*TR*TR +C6*Peo*Peo +C7*TR*Peo +C8*Peo*TOA +C9*TR*TOA;// PSO算法求解的EUI
//printf("%lf\n",EUI_pso);
Z= abs( EUI-EUI_pso );// 绝对误差和
// printf("%lf\n",Z);
sum_Z = sum_Z + Z; // 叠加和
}
// printf("%lf\t\n",sum_Z); // 输出显示
return sum_Z; // 绝对误差和---适应度
}
void main(void)
{
char path_excel[]="F:\\intercompilation\\C\\visual_stUdio_2010\\ysw_vs1\\ysw20140921_c++_3\\PSO3\\PSO3"; //
FILE *fp; // 文件
double data,TOA,TR,Peo,EUI; // 原始数据,4组数据
int i,j,k,lineCount=0; // 上下标
double rand_a,rand_a1,rand_a2,rand_a3; // 随机数
double pop,V,fitness; // 初始化种群变量
double bestfitness,zbest,gbest,fitnessgbest,fitnesszbest,Z;
// 读取文本文件
fp = fopen(strcat(path_excel,"\\data.txt"),"r");
if(fp==NULL)
{
printf("fopen error!\n");
return;
}
while(!feof(fp))// 判断获取的字符是否是文件的结束符
{
fscanf(fp,"%lf%lf%lf%lf",&TOA,&TR,&Peo,&EUI);
// printf("%lf\t%lf\t%lf\t%lf\n",TOA,TR,Peo,EUI);// 输出显示
data = TOA; data = TR;
data = Peo; data = EUI;
// printf("%lf\t%lf\t%lf\t%lf\n",data,data,data,data);// 输出显示
lineCount++;
}
srand(time(0)); // 初始化随机种子
// 产生初始粒子和速度
for(i=0;i<sizepop;i++)
{
// 随机产生一个种群
for(j=0;j<10;j++)
{
rand_a = 2.0*rand()/RAND_MAX-1; // 产生-1到1之间随机数
// printf("%lf\n",rand_a); // 输出显示
pop = popmax*rand_a; // 初始种群 C0-C9十个未知量
// printf("%lf\n",pop);
V = Vmax*rand_a; // 初始化速度
}
}
for(i=0;i<sizepop;i++)
{
// 计算适应度
fitness = fun(data,lineCount-1,pop); // 染色体的适应度
// printf("%lf\n",fitness); // 输出显示
}
// 找最好的粒子个体--初始化
bestfitness = fitness; // 绝对误差和最小--初始化
for(i=0;i<sizepop;i++)
{
for(j=0;j<10;j++)
{
if(i==0)
{
zbest = pop; // 全局最佳--初始化
}
gbest = pop; // 个体最佳--初始化
}
fitnessgbest = fitness; // 个体最佳适应度值--初始化
}
fitnesszbest = bestfitness; // 全局最佳适应度值--初始化
// 迭代寻优
for(i=0;i<iter;i++)
{
for(j=0;j<sizepop;j++)
{
// 速度更新
for(k=0;k<10;k++)
{
rand_a1 = rand()/RAND_MAX; // 产生0到1之间随机数
rand_a2 = rand()/RAND_MAX; // 产生0到1之间随机数
V = w*V + c1*rand_a1*(gbest - pop) + c2*rand_a2*(zbest - pop);
if(V>Vmax){V=Vmax;}// 速度上限
if(V<Vmin){V=Vmin;}// 速度下限
// 种群更新
pop = pop+0.5*V;
if(pop>popmax){pop=popmax;}// 种群取值上限
if(pop<popmin){pop=popmin;}// 种群取值下限
}
// 自适应变异
rand_a3 = rand()/RAND_MAX; // 产生0到1之间随机数
if(rand_a3>0.8)
{
k=rand()%10;// 变异个体标号 0-9
pop = popmax*rand()/RAND_MAX;
}
// 适应度值data,lineCount-1,pop)
fitness=fun(data,lineCount-1,pop);
// 个体最优更新
if(fitness < fitnessgbest)
{
for(k=0;k<10;k++){ gbest = pop; }
fitnessgbest = fitness;
}
// 群体最优更新
if(fitness < fitnesszbest)
{
for(k=0;k<10;k++){ zbest = pop; }
fitnesszbest = fitness;
}
}
Z = fitnesszbest;// 存取最好适应度值
}
printf("最小绝对误差和值：%lf\n",Z); // 最好适应度值输出显示
printf("C0=%lf\tC1=%lf\tC2=%lf\tC3=%lf\tC4=%lf\n",zbest,zbest,zbest,zbest,zbest); // C0-C4输出显示
printf("C5=%lf\tC6=%lf\tC7=%lf\tC8=%lf\tC9=%lf\n",zbest,zbest,zbest,zbest,zbest); // C5-C9输出显示
printf("\n");// 输出显示
fclose(fp);
system("pause"); // 消除屏幕一闪即消失的情况
}
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