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zs024995新虫 (小有名气)
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跪求用遗传算法或粒子群算法解决四元二次方程代码或实例 已有1人参与
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跪求用遗传算法或粒子群算法或者其他好的算法解决四元二次方程代码或实例 @月只蓝 发自小木虫Android客户端 |
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【答案】应助回帖
感谢参与，应助指数 +1
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function friction clear all clc [x,fv]=PSO(@fitness,40,2.05,2.05,0.5,200,7); fprintf('\n\n使用函数PSO()估计得到的参数值为:\n') fprintf('\tk1 = %.9f \n',x(1)) fprintf('\tk2 = %.9f \n',x(2)) fprintf('\tk3 = %.9f \n',x(3)) fprintf('\tk4 = %.9f \n',x(4)) eq1=x(1).^2+(x(2)-b).^2-(x(3)+x(4)*t1).^2 eq2=(x(1)-a).^2+(x(2)-b).^2-(x(3)+x(4)*t2).^2 eq3=x(1)^2+x(2).^2-x(3).^2 eq4=(x(1)-a).^2+x(2).^2-(x(3)+x(4)*t3).^2 ... function ff=fitness(x) t1=0.0001241; t2=0.0001272; t3=0.0000313; a=0.3; b=0.45; eq1=x(1).^2+(x(2)-b).^2-(x(3)+x(4)*t1).^2; eq2=(x(1)-a).^2+(x(2)-b).^2-(x(3)+x(4)*t2).^2; eq3=x(1)^2+x(2).^2-x(3).^2; eq4=(x(1)-a).^2+x(2).^2-(x(3)+x(4)*t3).^2; ff=(eq1).^2+(eq2).^2+(eq3).^2+(eq4).^2; %把四个方程写成右边为0，把左边写入括号内； end function [xm,fv] = PSO(fitness,N,c1,c2,w,M,D) % 待优化目标函数：fitness % 粒子数目:N % 学习因子1：c1 % 学习因子2：c2 % 惯性权重：w % 最大迭代次数：M % 自变量的个数：D % 目标函数取最小值时的自变量：xm % 目标函数的最小值：fv format long; %------初始化种群的个体------------ for i=1:N %粒子数目:N for j=1  %自变量的个数：Dx(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end %------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg---------------------- for i=1:N p(i)=fitness(x(i,  );y(i, =x(i,;end pg = x(N, ; %Pg为全局最优for i=1  N-1)if fitness(x(i, )<fitness(pg)pg=x(i, ;end end %------进入主要循环，按照公式依次迭代------------ for t=1:M for i=1:N v(i, =w*v(i,+c1*rand*(y(i,-x(i,)+c2*rand*(pg-x(i,);x(i, =x(i,+0.1*v(i,;if fitness(x(i, )<p(i)p(i)=fitness(x(i, );y(i, =x(i,;end if p(i)<fitness(pg) pg=y(i, ;end end Pbest(t)=fitness(pg); end xm = pg'; %目标函数取最小值时的自变量：xm fv = fitness(pg); end end |
2楼2016-04-19 09:19:46
3楼2016-04-19 09:21:19
月只蓝
主管区长 (职业作家)
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4楼2016-04-19 09:49:34
5楼2016-04-19 12:53:42
zs024995
新虫 (小有名气)
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6楼2016-04-25 21:02:59
【答案】应助回帖
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PSO做约束优化的粒子少，可以用新版本matlab的遗传算法工具箱，可以设定约束条件。 见附件 遗传算法 工具箱的应用，有一个粒子。 还有在网上找到的PSO算法约束优化，不过程序很多，没看懂呢还。  q1.png  q2.png  q3.png |
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2016-04-25 23:44:04, 26.17 K
7楼2016-04-25 23:44:14
