2-基于PSO改进策略--视频分享

Halcom

2-基于PSO改进策略：
百度网盘链接：
链接：http://pan.baidu.com/s/1pKKiFRd 密码：dsz0
具体链接在halcom.cn论坛，联系人QQ：3283892722
该论坛是一个学习交流平台，我会逐一的和大家分享学习。
欢迎大家录制视频，并提交给我，我来设置视频，你可在论坛进行打赏分享。
视频专用播放器：http://halcom.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=258&extra=page%3D1

如：自适应权重PSO代码如下：

1. clc,clear,close all
   
2. warning off
   
3. format longG
   
4. tic;
   
5. % PSO 参数
   
6. c1 = 1.4995;  
   
7. c2 = 1.4995;
   
8. Vmin = -1;
   
9. Vmax = 1;
   
10. maxiter = 20;  % 迭代次数
    
11. sizepop = 20;  % 种群数量
    
12. popmin1 = -1;  popmax1 = 1; % x1
    
13. popmin2 = -1;  popmax2 = 1; % x2
    
14. % 初始化种群
    
15. for i=1:sizepop
    
16.     x1 = popmin1 + (popmax1-popmin1)*rand;
    
17.     x2 = popmin2 + (popmax2-popmin2)*rand;
    
18.     pop(i,1) = x1;
    
19.     pop(i,2) = x2;
    
20.     fitness(i) = fun([x1,x2]);
    
21.     V(i,1) = 0;
    
22.     V(i,2) = 0;
    
23. end
    
24. % 记录一组最优值
    
25. [bestfitness,bestindex]=min(fitness);
    
26. zbest=pop(bestindex,:);   % 全局最佳
    
27. gbest=pop;                % 个体最佳
    
28. fitnessgbest=fitness;     % 个体最佳适应度值
    
29. fitnesszbest=bestfitness; % 全局最佳适应度值
    
30. wmax = 0.9;  wmin = 0.4;
    
31. % 迭代寻优
    
32. for i=1:maxiter
    
33.     for j=1:sizepop
    
34.         % 自适应权重1
    
35. %         w = wmin + (wmax-wmin)*(fitnessgbest(j)-min(fitness))/( max(fitness)-min(fitness) );
    
36.         % 自适应权重2
    
37. %         w = wmin - (wmax-wmin)*(fitnessgbest(j)-min(fitness))/( mean(fitness)-min(fitness) );
    
38.         % 自适应权重3
    
39.         if fitnessgbest(j)<=mean(fitness)
    
40.             w = wmin - (wmax-wmin)*(fitnessgbest(j)-min(fitness))/( mean(fitness)-min(fitness) );
    
41.         else
    
42.             w = wmax;
    
43.         end
    
44.         % 速度更新
    
45.         V(j,:) = w*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
    
46.         % V--x1
    
47.         if V(j,1)>Vmax
    
48.             V(j,1)=Vmax;
    
49.         end
    
50.         if V(j,1)<Vmin
    
51.             V(j,1)=Vmin;
    
52.         end
    
53.         % V--x2
    
54.         if V(j,2)>Vmax
    
55.             V(j,2)=Vmax;
    
56.         end
    
57.         if V(j,2)<Vmin
    
58.             V(j,2)=Vmin;
    
59.         end
    
60.         % 个体更新
    
61. %         pop(j,:) = pop(j,:) + 0.5 * V(j,:);
    
62.         pop(j,1) = pop(j,1) + 0.5 * V(j,1);
    
63.         pop(j,2) = pop(j,2) + 0.5 * V(j,2);
    
64.         
    
65.         % x1  越界限制
    
66.         if pop(j,1)>popmax1
    
67.             pop(j,1)=popmax1;
    
68.         end
    
69.         if pop(j,1)<popmin1
    
70.             pop(j,1)=popmin1;
    
71.         end
    
72.         % x2  越界限制
    
73.         if pop(j,2)>popmax2
    
74.             pop(j,2)=popmax2;
    
75.         end
    
76.         if pop(j,2)<popmin2
    
77.             pop(j,2)=popmin2;
    
78.         end
    
79.         
    
80.         % 适应度更新
    
81.         fitness(j) = fun(pop(j,:));
    
82.         
    
83.         % 比较  个体间比较
    
84.         if fitness(j)<fitnessgbest(j)
    
85.             fitnessgbest(j) = fitness(j);
    
86.             gbest(j,:) = pop(j,:);
    
87.         end
    
88.         if fitness(j)<bestfitness
    
89.             bestfitness = fitness(j);
    
90.             zbest =  pop(j,:);
    
91.         end
    
92.         
    
93.     end
    
94.     fitness_iter(i) = bestfitness;
    
95.    
    
96. end
    
97. toc ;
    
98. times = toc;
    
99. fprintf('\n')
    
100. disp(['计算时间 Time =    ',   num2str(times) ])
     
101. fprintf('\n')
     
102. disp(['最优解   ', num2str(zbest)])
     
103. fprintf('\n')
     
104. 
     
105. figure('color',[1,1,1])
     
106. plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
     

复制代码

适应度函数：

1. function y = fun(x)
   
2. % y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
   
3. 
   
4. y = (x(1)-0.5)^2 + (x(2)-0.6)^2;
   
5. 
   
6. % y = (x(1)-0.3)^2 ;

复制代码

案例分享：
【1】PSO_source_error_NRMSE_惯性因子gbest，改进的PSO算法结构体化编程：对参数范围进行缩放的改进策略
【2】

大海

{:2_25:}太棒了！

zhuhuiting1119

交大人好酷~

man8632438

hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh

hidis

太感谢了。。。。。。。。

修炼九尾

我要看代码，学习学习~~~~~~~~~~~~~

mzch

非常感谢，学习学习

by1403127

222222222222222

hhs

好东西,我来看看了

chenlunwuji

2-基于PSO改进策略--视频分享