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s1y9shy鐵蟲(chóng) (小有名氣)
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[求助]
迭代 更新 粒子群算法 最近金幣只有這么多了 希望有好心人能幫我看看 感激不盡
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for i=1:10 for s=1:14 vv(1,s,i)=-4+8*rand();%產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)速度，這個(gè)之所以沒(méi)有用vv(i,s)是因?yàn)楹竺孢�得嵌套另外一個(gè)程序里面，所以就用的i個(gè)行向量。 end end for i=1:10 for s=1:14 if vv(1,s,i)<-4 vv(1,s,i)=-4 end if vv(1,s,i)>4 vv(1,s,i)=4 end end end for i=1:10 g=0; while g==0 for s=1:14 ss=1/(1+exp(-vv(1,s,i))); if ss>rand() hx(1,s,i)=1; else hx(1,s,i)=0; end end if choose(hx,i)==1 %這個(gè)是對(duì)hx進(jìn)行判斷，在下面有附錄 g=1; x(1,:,i)=hx(1,:,i); %根據(jù)前面產(chǎn)生的速度產(chǎn)生相應(yīng)的X end end end %適應(yīng)值函數(shù) for i=1:10 fitness(i)= sum(15000*x(1,9:14,i).*[9 9 28 28 30 30])-sum([14393 14852 14618 14354 478 425 545 476 17 109 8 111 75 12].*[x(1,1,i)*(x(1,5,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30])+x(1,7,i)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30])) x(1,2,i)*(x(1,5,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30])+x(1,7,i)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30])) x(1,3,i)*(x(1,6,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30])+x(1,8,i)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30])) x(1,4,i)*(x(1,6,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30])+x(1,8,i)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30])) x(1,5,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30]) x(1,6,i)*sum([x(1,9,i) x(1,11,i) x(1,13,i)].*[9 28 30]) x(1,7,i)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30]) x(1,8)*sum([x(1,10,i) x(1,12,i) x(1,14,i)].*[9 28 30]) x(1,9,i)*9 x(1,10,i)*9 x(1,11,i)*28 x(1,12,i)*28 x(1,13,i)*30 x(1,14,i)*30]) end %產(chǎn)生最初適應(yīng)值 for i=1:10 g_bestfitness=fitness(1); %令全局最優(yōu)解就等于第一顆粒子的適應(yīng)值函數(shù) gbestx(1,  =x(1,:,1); end for i=1:10 if g_bestfitness<fitness(i) g_bestfitness=fitness(i) gbestx(1, =x(1,:,i) end pbestx(1,:,i)=x(1,:,i) pfitness(i) =fitness(i) end %接下來(lái)我想進(jìn)行迭代，可是就不會(huì)弄了，為什么感覺(jué)運(yùn)行的時(shí)候程序就一直在那產(chǎn)生vv(1,s,i)呢?這部分我想實(shí)現(xiàn)，就是對(duì)vv(1,s,i)進(jìn)行更新，然后得到相應(yīng)的X，接著帶到適應(yīng)值函數(shù)中得到新的X，比較新舊的適應(yīng)值看是否更新，一直迭代多少 步后終止？可是我就不會(huì)實(shí)現(xiàn)？ for t=1:2 for i=1:10 g=0 while g==0 for s=1:14 vv(1,s,i)=vv(1,s,i)+2*rand*(pbestx(1,s,i)-x(1,s,i))+2*rand*(gbestx(1,s)-x(1,s,i)) if vv(1,s,i)<-4 vv(1,s,i)=-4 end if vv(1,s,i)>4 vv(1,s,i)=4 end ss(1,s,i)=1/(1+exp(-vv(1,s,i))) if ss>rand hx(1,s,i)=1; else hx(1,s,i)=0; end end if choose(hx,i)==1 g=1 x(1,:,i)=hx(1,:,i) end if fitness(i)>pfitness(i) pfitness(i)=fitness(i) pbestx=x(1,:,i) end if pfitness(i)>g_bestfitness gbestx=x(1,:,i) end end end pbest(2)=g_bestfitness end 其中： function flag = choose(x,i) if sum(x(1,1:2,i),2)<=1&&sum(x(1,3:4,i),2)<=1&&sum(x(1,5:6,i),2)<=1&&sum(x(1,7:8,i),2)<=1&&sum(x(1,9:10,i),2)<=1&&sum(x(1,11:12,i),2)<=1&&sum(x(1,13:14,i),2)<=1&&inf*(x(1,5,i)+x(1,6,i))>=x(1,9,i)+2*x(1,11,i)+3*x(1,13,i)&&inf*(x(1,7,i)+x(1,8,i))>=x(1,10,i)+2*x(1,12,i)+3*x(1,14,i)&&inf*(x(1,1,i)+x(1,2,i))>=x(1,5,i)*(x(1,9,i)+2*x(1,11,i)+3*x(1,13,i))+x(1,6,i)*(x(1,9,i)+2*x(1,11,i)+3*x(1,13,i))&&inf*(x(1,3,i)+x(1,4,i))>=x(1,6,i)*(x(1,10,i)+2*x(1,12,i)+3*x(1,14,i))+x(1,8,i)*(x(1,10,i)+2*x(1,12,i)+3*x(1,14,i)) flag = 1; else flag = 0; end |
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2樓2014-05-21 23:32:46
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| 首先是初始化，求出i個(gè)X的適應(yīng)值，并在這Xi中找出最好的一個(gè)X，定義為pgX,接著開(kāi)始迭代，更新每個(gè)Xi，求出對(duì)應(yīng)的更新的Xi的適應(yīng)值，首先，比較更新的Xi是不是比原來(lái)Xi好，若好就替換掉原來(lái)的Xi及其適應(yīng)值，否則就還是為原來(lái)的Xi，將這個(gè)更好的Xi定義為pXi，對(duì)于每個(gè)X自己都會(huì)有一個(gè)pX。再比較這更新的Xi中的全局最優(yōu)解是不是好于原來(lái)的pgX，若優(yōu)于原先的最優(yōu)解，就替換掉pgX，否則就還是為原來(lái)的pgX。迭代t次后結(jié)束。就是迭代這我不知道怎么實(shí)現(xiàn)。如何更顯X和PX和pgX有關(guān)系。 |
4樓2014-05-22 08:32:35
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