多目标粒子群算法工具箱

⑴ 求大神给出基于粒子群算法的多目标搜索算法的完整程序。。。从目标函数到最后。。

%% 该函数演示多目标perota优化问题
%清空环境
clc
clear
load data
%% 初始参数
objnum=size(P,1); %类中物品个数
weight=92; %总重量限制

%初始化程序
Dim=5; %粒子维数
xSize=50; %种群个数
MaxIt=200; %迭代次数
c1=0.8; %算法参数
c2=0.8; %算法参数
wmax=1.2; %惯性因子
wmin=0.1; %惯性因子

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

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

% 粒子适应度值
px=zeros(1,xSize); %粒子价值目标
rx=zeros(1,xSize); %粒子体积目标
cx=zeros(1,xSize); %重量约束

% 最优值初始化
pxbest=zeros(1,xSize); %粒子最优价值目标
rxbest=zeros(1,xSize); %粒子最优体积目标
cxbest=zeros(1,xSize); %记录重量，以求约束

% 上一次的值
pxPrior=zeros(1,xSize);%粒子价值目标
rxPrior=zeros(1,xSize);%粒子体积目标
cxPrior=zeros(1,xSize);%记录重量，以求约束

%计算初始目标向量
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制类别
px(i) = px(i)+P(x(i,j),j); %粒子价值
rx(i) = rx(i)+R(x(i,j),j); %粒子体积
cx(i) = cx(i)+C(x(i,j),j); %粒子重量
end
end
% 粒子最优位置
pxbest=px;rxbest=rx;cxbest=cx;

%% 初始筛选非劣解
flj=[];
fljx=[];
fljNum=0;
%两个实数相等精度
tol=1e-7;
for i=1:xSize
flag=0; %支配标志
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

%判断有无被支配
if flag==0
fljNum=fljNum+1;
% 记录非劣解
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

%% 循环迭代
for iter=1:MaxIt

% 权值更新
w=wmax-(wmax-wmin)*iter/MaxIt;

%从非劣解中选择粒子作为全局最优解
s=size(fljx,1);
index=randi(s,1,1);
gbest=fljx(index,:);

%% 群体更新
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

%% 计算个体适应度
pxPrior(:)=0;
rxPrior(:)=0;
cxPrior(:)=0;
for i=1:xSize
for j=1:Dim %控制类别
pxPrior(i) = pxPrior(i)+P(x(i,j),j); %计算粒子i 价值
rxPrior(i) = rxPrior(i)+R(x(i,j),j); %计算粒子i 体积
cxPrior(i) = cxPrior(i)+C(x(i,j),j); %计算粒子i 重量
end
end

%% 更新粒子历史最佳
for i=1:xSize
%现在的支配原有的，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,:);%没有记录目标值
pxbest(i)=pxPrior(i);rxbest(i)=rxPrior(i);cxbest(i)=cxPrior(i);
end

%彼此不受支配，随机决定
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;
%更新升级非劣解集合
s=size(flj,1);%目前非劣解集合中元素个数

%先将非劣解集合和xbest合并
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;

%筛选非劣解
flj=[];
fljx=[];
k=0;
tol=1e-7;
for i=1:xSize+s
flag=0;%没有被支配
%判断该点是否非劣
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

%判断有无被支配
if flag==0
k=k+1;
flj(k,1)=pppx(i);flj(k,2)=rrrx(i);flj(k,3)=cccx(i);%记录非劣解
fljx(k,:)=xxbest(i,:);%非劣解位置
end
end

%去掉重复粒子
repflag=0; %重复标志
k=1; %不同非劣解粒子数
flj2=[]; %存储不同非劣解
fljx2=[]; %存储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; %重复标志
for i=1:size(flj2,1)
result=(fljx(j,:)==fljx2(i,:));
if length(find(result==1))==Dim
repflag=1;%有重复
end
end
%粒子不同，存储
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

%绘制非劣解分布
plot(flj(:,1),flj(:,2),'o')
xlabel('P')
ylabel('R')
title('最终非劣解在目标空间分布')
disp('非劣解flj中三列依次为P，R，C')

⑵ 请问粒子群算法和多目标粒子群算法有什么区别吗

一般就是在跟新粒子位置后，对粒子进行离散点处理。 比如： 你的粒子的离散点是0到9的整数。 那么对每个粒子更新位置后，比如是在（0,1）范围内的随机数。那么就（0，0.1）范围令其值为0；（0.1,0.2）范围令其值为1；............（0.9.1）范围令其值为9。 当然初始位置值也需要这样处理。

⑶ matlab遗传算法工具箱多目标函数优化的例子谁有，

Matlab遗传算法工具箱帮助文件自带多目标函数优化例子。

⑷ 粒子群算法 matlab 工具箱 在哪调用 还是没有现成的需要自己下载

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

这个基复本上快算是官方的制了。粒子群算法工具。注册以后就可以下载了。

⑸ 粒子群算法工具箱怎么用

粒子群算法的程序搞不到，工具箱下到一个没有一点注释之类的，我看不大懂，不会用，能否说说工具箱怎么用，要粒子群标准算法的程序。改进算法的程序更好。很感激。邮箱[email protected]

⑹ 怎么用遗传算法工具箱求多目标函数的最优解

可以用多个目标并列选择法，将种群按照目标函数的个数进行划分，分别进行适应度排序，选择，然后将选出的子种群合并，再进行交叉、变异等操作。

⑺ 如何用粒子群优化（PSO）算法实现多目标优化

粒子群算法，也称复粒子群优化算制法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

⑻ 粒子群算法解决两个函数的多目标优化的matlab代码。

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

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

⑼ 用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题，现在需要一个matlab程序，求高人指点

用遗传算法工具箱求解一个多目标优化问题的步骤：

1、根据题意，建立自定专义目标函数，ga_fun1(x)

2、在命令窗属口中，输入

>> optimtool %调用遗传算法工具箱

3、在遗传算法工具箱界面中，分别对Fitnessfunction框内输入@ga_fun1（）；A框内输入[1,1,1]；b框内输入16；Aeq框内输入[]；beq框内输入[]；Lower框内输入[0,0,0]；Upper框内输入[]；

4、单击Start。得到x=4.508 y=2.513 z=1.912值。

⑽ MATLAB基于粒子群算法求解多目标优化问题，哪位大神帮个忙，跪谢啦！

别贴力图片，贴程序，调试用。