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xiashaoyan

新虫 (正式写手)

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[交流] 粒子群算法中的惯性权重的设置地方--w=ws-(ws-we)*i/maxgen;已有1人参与

以下是粒子群算法寻优的程序（程序来自于MATLAB智能算法30个案例分析），惯性权重w=ws-(ws-we)*i/maxgen;是体现粒子继承先前速度的能力，所以感觉下面程序中的一条有点小问题，我觉的V(j,:)=V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:))丢掉w，应该改为V(j,:)=w*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:))，但不知道我想的对不对，请前辈们多多指教！

%% 清空环境
clc
clear

%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;

maxgen=300; %进化次数
sizepop=20; %种群规模
Vmax=0.5;
Vmin=-0.5;
popmax=2;
popmin=-2;
ws=0.9;
we=0.4;

for k=1:100
%% 产生初始粒子和速度
k
for i=1:sizepop
      %随机产生一个种群
      pop(i,:)=2*rands(1,2); %初始种群
      V(i,:)=0.5*rands(1,2);  %初始化速度
      %计算适应度
      fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度
end

%% 个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex]=max(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

      w=ws-(ws-we)*i/maxgen;

      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,:)+V(j,:);
         pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
         pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

         %适应度值
         fitness(j)=fun(pop(j,:));

      end

      for j=1:sizepop

         %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
s(k,:)=yy;
end
%% 结果分析
for m=1:300
s(101,m)=sum( s(:,m) )/100;
end
plot(s(101,:),'b-')
title('最优个体适应度','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);

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