多目標粒子群演算法工具箱

⑴ 求大神給出基於粒子群演算法的多目標搜索演算法的完整程序。。。從目標函數到最後。。

%% 該函數演示多目標perota優化問題
%清空環境
clc
clear
load data
%% 初始參數
objnum=size(P,1); %類中物品個數
weight=92; %總重量限制

%初始化程序
Dim=5; %粒子維數
xSize=50; %種群個數
MaxIt=200; %迭代次數
c1=0.8; %演算法參數
c2=0.8; %演算法參數
wmax=1.2; %慣性因子
wmin=0.1; %慣性因子

x=unidrnd(4,xSize,Dim); %粒子初始化
v=zeros(xSize,Dim); %速度初始化

xbest=x; %個體最佳值
gbest=x(1,:); %粒子群最佳位置

% 粒子適應度值
px=zeros(1,xSize); %粒子價值目標
rx=zeros(1,xSize); %粒子體積目標
cx=zeros(1,xSize); %重量約束

% 最優值初始化
pxbest=zeros(1,xSize); %粒子最優價值目標
rxbest=zeros(1,xSize); %粒子最優體積目標
cxbest=zeros(1,xSize); %記錄重量，以求約束

% 上一次的值
pxPrior=zeros(1,xSize);%粒子價值目標
rxPrior=zeros(1,xSize);%粒子體積目標
cxPrior=zeros(1,xSize);%記錄重量，以求約束

%計算初始目標向量
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制類別
px(i) = px(i)+P(x(i,j),j); %粒子價值
rx(i) = rx(i)+R(x(i,j),j); %粒子體積
cx(i) = cx(i)+C(x(i,j),j); %粒子重量
end
end
% 粒子最優位置
pxbest=px;rxbest=rx;cxbest=cx;

%% 初始篩選非劣解
flj=[];
fljx=[];
fljNum=0;
%兩個實數相等精度
tol=1e-7;
for i=1:xSize
flag=0; %支配標志
for j=1:xSize
if j~=i
if ((px(i)<px(j)) && (rx(i)>rx(j))) ||((abs(px(i)-px(j))<tol)...
&& (rx(i)>rx(j)))||((px(i)<px(j)) && (abs(rx(i)-rx(j))<tol)) || (cx(i)>weight)
flag=1;
break;
end
end
end

%判斷有無被支配
if flag==0
fljNum=fljNum+1;
% 記錄非劣解
flj(fljNum,1)=px(i);flj(fljNum,2)=rx(i);flj(fljNum,3)=cx(i);
% 非劣解位置
fljx(fljNum,:)=x(i,:);
end
end

%% 循環迭代
for iter=1:MaxIt

% 權值更新
w=wmax-(wmax-wmin)*iter/MaxIt;

%從非劣解中選擇粒子作為全局最優解
s=size(fljx,1);
index=randi(s,1,1);
gbest=fljx(index,:);

%% 群體更新
for i=1:xSize
%速度更新
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand(1,1)*(xbest(i,:)-x(i,:))+c2*rand(1,1)*(gbest-x(i,:));

%位置更新
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
x(i,:) = rem(x(i,:),objnum)/double(objnum);
index1=find(x(i,:)<=0);
if ~isempty(index1)
x(i,index1)=rand(size(index1));
end
x(i,:)=ceil(4*x(i,:));
end

%% 計算個體適應度
pxPrior(:)=0;
rxPrior(:)=0;
cxPrior(:)=0;
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制類別
pxPrior(i) = pxPrior(i)+P(x(i,j),j); %計算粒子i 價值
rxPrior(i) = rxPrior(i)+R(x(i,j),j); %計算粒子i 體積
cxPrior(i) = cxPrior(i)+C(x(i,j),j); %計算粒子i 重量
end
end

%% 更新粒子歷史最佳
for i=1:xSize
%現在的支配原有的，替代原有的
if ((px(i)<pxPrior(i)) && (rx(i)>rxPrior(i))) ||((abs(px(i)-pxPrior(i))<tol)...
&& (rx(i)>rxPrior(i)))||((px(i)<pxPrior(i)) && (abs(rx(i)-rxPrior(i))<tol)) || (cx(i)>weight)
xbest(i,:)=x(i,:);%沒有記錄目標值
pxbest(i)=pxPrior(i);rxbest(i)=rxPrior(i);cxbest(i)=cxPrior(i);
end

%彼此不受支配，隨機決定
if ~( ((px(i)<pxPrior(i)) && (rx(i)>rxPrior(i))) ||((abs(px(i)-pxPrior(i))<tol)...
&& (rx(i)>rxPrior(i)))||((px(i)<pxPrior(i)) && (abs(rx(i)-rxPrior(i))<tol)) || (cx(i)>weight) )...
&& ~( ((pxPrior(i)<px(i)) && (rxPrior(i)>rx(i))) ||((abs(pxPrior(i)-px(i))<tol) && (rxPrior(i)>rx(i)))...
||((pxPrior(i)<px(i)) && (abs(rxPrior(i)-rx(i))<tol)) || (cxPrior(i)>weight) )
if rand(1,1)<0.5
xbest(i,:)=x(i,:);
pxbest(i)=pxPrior(i);rxbest(i)=rxPrior(i);cxbest(i)=cxPrior(i);
end
end
end

%% 更新非劣解集合
px=pxPrior;
rx=rxPrior;
cx=cxPrior;
%更新升級非劣解集合
s=size(flj,1);%目前非劣解集合中元素個數

%先將非劣解集合和xbest合並
pppx=zeros(1,s+xSize);
rrrx=zeros(1,s+xSize);
cccx=zeros(1,s+xSize);
pppx(1:xSize)=pxbest;pppx(xSize+1:end)=flj(:,1)';
rrrx(1:xSize)=rxbest;rrrx(xSize+1:end)=flj(:,2)';
cccx(1:xSize)=cxbest;cccx(xSize+1:end)=flj(:,3)';
xxbest=zeros(s+xSize,Dim);
xxbest(1:xSize,:)=xbest;
xxbest(xSize+1:end,:)=fljx;

%篩選非劣解
flj=[];
fljx=[];
k=0;
tol=1e-7;
for i=1:xSize+s
flag=0;%沒有被支配
%判斷該點是否非劣
for j=1:xSize+s
if j~=i
if ((pppx(i)<pppx(j)) && (rrrx(i)>rrrx(j))) ||((abs(pppx(i)-pppx(j))<tol) ...
&& (rrrx(i)>rrrx(j)))||((pppx(i)<pppx(j)) && (abs(rrrx(i)-rrrx(j))<tol)) ...
|| (cccx(i)>weight) %有一次被支配
flag=1;
break;
end
end
end

%判斷有無被支配
if flag==0
k=k+1;
flj(k,1)=pppx(i);flj(k,2)=rrrx(i);flj(k,3)=cccx(i);%記錄非劣解
fljx(k,:)=xxbest(i,:);%非劣解位置
end
end

%去掉重復粒子
repflag=0; %重復標志
k=1; %不同非劣解粒子數
flj2=[]; %存儲不同非劣解
fljx2=[]; %存儲不同非劣解粒子位置
flj2(k,:)=flj(1,:);
fljx2(k,:)=fljx(1,:);
for j=2:size(flj,1)
repflag=0; %重復標志
for i=1:size(flj2,1)
result=(fljx(j,:)==fljx2(i,:));
if length(find(result==1))==Dim
repflag=1;%有重復
end
end
%粒子不同，存儲
if repflag==0
k=k+1;
flj2(k,:)=flj(j,:);
fljx2(k,:)=fljx(j,:);
end

end

%非劣解更新
flj=flj2;
fljx=fljx2;

end

%繪制非劣解分布
plot(flj(:,1),flj(:,2),'o')
xlabel('P')
ylabel('R')
title('最終非劣解在目標空間分布')
disp('非劣解flj中三列依次為P，R，C')

⑵ 請問粒子群演算法和多目標粒子群演算法有什麼區別嗎

一般就是在跟新粒子位置後，對粒子進行離散點處理。 比如： 你的粒子的離散點是0到9的整數。 那麼對每個粒子更新位置後，比如是在（0,1）范圍內的隨機數。那麼就（0，0.1）范圍令其值為0；（0.1,0.2）范圍令其值為1；............（0.9.1）范圍令其值為9。 當然初始位置值也需要這樣處理。

⑶ matlab遺傳演算法工具箱多目標函數優化的例子誰有，

Matlab遺傳演算法工具箱幫助文件自帶多目標函數優化例子。

⑷ 粒子群演算法 matlab 工具箱 在哪調用 還是沒有現成的需要自己下載

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7506

這個基復本上快算是官方的制了。粒子群演算法工具。注冊以後就可以下載了。

⑸ 粒子群演算法工具箱怎麼用

粒子群演算法的程序搞不到，工具箱下到一個沒有一點注釋之類的，我看不大懂，不會用，能否說說工具箱怎麼用，要粒子群標准演算法的程序。改進演算法的程序更好。很感激。郵箱[email protected]

⑹ 怎麼用遺傳演算法工具箱求多目標函數的最優解

可以用多個目標並列選擇法，將種群按照目標函數的個數進行劃分，分別進行適應度排序，選擇，然後將選出的子種群合並，再進行交叉、變異等操作。

⑺ 如何用粒子群優化（PSO）演算法實現多目標優化

粒子群演算法，也稱復粒子群優化算製法（ParticleSwarmOptimization），縮寫為PSO，是近年來發展起來的一種新的進化演算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。PSO演算法屬於進化演算法的一種，和模擬退火演算法相似，它也是從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，它也是通過適應度來評價解的品質，但它比遺傳演算法規則更為簡單，它沒有遺傳演算法的「交叉」(Crossover)和「變異」(Mutation)操作，它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優。這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視，並且在解決實際問題中展示了其優越性。粒子群演算法是一種並行演算法。

⑻ 粒子群演算法解決兩個函數的多目標優化的matlab代碼。

http://www.doc88.com/p-60698612387.html

http://wenku..com/view/1c27aa8702d276a200292e1e.html

⑼ 用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題，現在需要一個matlab程序，求高人指點

用遺傳演算法工具箱求解一個多目標優化問題的步驟：

1、根據題意，建立自定專義目標函數，ga_fun1(x)

2、在命令窗屬口中，輸入

>> optimtool %調用遺傳演算法工具箱

3、在遺傳演算法工具箱界面中，分別對Fitnessfunction框內輸入@ga_fun1（）；A框內輸入[1,1,1]；b框內輸入16；Aeq框內輸入[]；beq框內輸入[]；Lower框內輸入[0,0,0]；Upper框內輸入[]；

4、單擊Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

⑽ MATLAB基於粒子群演算法求解多目標優化問題，哪位大神幫個忙，跪謝啦！

別貼力圖片，貼程序，調試用。