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neos_leung

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專業(yè): 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)

[求助] 期刊文章《基于空間縮放和吸引子的粒子群優(yōu)化算法》的算法實(shí)現(xiàn)問(wèn)題

文章來(lái)源《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》第３４卷　第１期２０１１年１月
《基于空間縮放和吸引子的粒子群優(yōu)化算法》

具體問(wèn)題是這樣的。
我按照文章的算法用matlab編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了SzAPSO算法，但是在使用CEC2005的測(cè)試函數(shù)的時(shí)候算法的性能很低，收斂速度過(guò)快無(wú)法有效地進(jìn)行全局搜索，在2維以上算法可以說(shuō)是已經(jīng)很難找到最優(yōu)解了。
然后我自己實(shí)現(xiàn)了CEC2005的第一個(gè)sphere和第二個(gè)schwefel函數(shù)，實(shí)現(xiàn)的算法馬上就體現(xiàn)出來(lái)比經(jīng)典粒子群算法高效很多的性能。
所以我想問(wèn)CEC2005提供的測(cè)試函數(shù)的實(shí)現(xiàn)代碼是不是有什么特別，因?yàn)槲抑皩?shí)現(xiàn)的經(jīng)典PSO算法在調(diào)用benchmark_func函數(shù)的時(shí)候并沒(méi)有這樣的問(wèn)題，但是在我自己寫的測(cè)試函數(shù)上測(cè)試的時(shí)候SzAPSO明顯比經(jīng)典的PSO算法有優(yōu)越很多的性能。

SzAPSO_FR.m文件是算法的主程序
SzAPSO.m是算法的實(shí)現(xiàn)函數(shù)，在這個(gè)函數(shù)里面再再調(diào)用benchmark_func測(cè)試函數(shù)和我自己寫的函數(shù)
schwefel_PSO.m是我自己寫的函數(shù)，直接替換SzAPSO.m調(diào)用的測(cè)試函數(shù)名就可以使用了。
matlab-files.zip是CEC2005附的測(cè)試函數(shù)matlab實(shí)現(xiàn)代碼

算法主程序
SzAPSO_FR.m

CODE:

clear all;

clc;

format short;

D=30;

P=15;

iter_max=5000;

Xmin=-100;

Xmax=100;

func_num=2;     

pop=rand(P,D)*200-100;

pop_val=ones(1,P);

global initial_flag

initial_flag=0;

SzAPSO(pop,pop_val,D,P,iter_max,Xmin,Xmax,func_num);

算法實(shí)現(xiàn)函數(shù)
SzAPSO.m

CODE:

function [Pg_val,Pg,fitcount] = SzAPSO(pop,  pop_val, D, P,     iter_max, Xmin,  Xmax,  func_num)

                                       %粒子 適應(yīng)值   維 粒子數(shù) 最大迭代  最小值 最大值 函數(shù)代號(hào)

popbest = pop;  %記錄局部最優(yōu)解

Pg = pop(1,:);

Pg_val = benchmark_func(pop(1,:), func_num);

for i = 1:P                         %初始化粒子最優(yōu)和全局最優(yōu)

    pop_val(i) = benchmark_func(pop(i,:), func_num);

    if pop_val(i) < Pg_val

        Pg_val = pop_val(i);

        Pg = pop(i,:);

        end

end

fitcount = 0;

k = 100;

while fitcount<iter_max

    z = k * rand;

    for i = 1:P

        if abs(pop_val(i)-Pg_val) < 1e-6               %判斷粒子是不是最優(yōu)，計(jì)算吸引子Pa

            Pa = Pg * (rand+0.5) + (rand*2-1);          %圍繞全局最優(yōu)抖動(dòng)

        else

            Pa = popbest(i)+(Pg-popbest(i)) * rand;     %局部最優(yōu)和全局最優(yōu)加權(quán)平均

        end

        for j = 1:D

            if Pa(j) > Xmax

                Pa(j) = Xmax;

                if pop(i,j) > Pa(j)

                    pop(i,j) = Xmax;

                else

                    pop(i,j) = update(pop(i,j),Pa(j),z);

                end

            elseif Pa(j) < Xmin

                Pa(j) = Xmin;

                if pop(i,j) < Pa(j)

                    pop(i,j) = Xmin;

                else

                    pop(i,j) = update(pop(i,j),Pa(j),z);

                end

            else

                pop(i,j) = update(pop(i,j),Pa(j),z);

            end

        end

        pop_val(i) = benchmark_func(pop(i,:), func_num);        %更新全局最優(yōu)

        if pop_val(i) < benchmark_func(popbest(i), func_num)  %更新局部最優(yōu)

            popbest(i) = pop(i);

        end

        if pop_val(i) < Pg_val      %更新全局最優(yōu)

            Pg_val = pop_val(i);

            Pg = pop(i,:);

        end

    end

    fprintf('%f ,  %d\n\n',Pg_val,fitcount);

    if Pg_val<1e-6      %滿足精度結(jié)束

        break;

    end

    fitcount = fitcount + 1;

%       if fitcount == 1000

%          keyboard;

%       end

end

disp('************************function*****************************');

disp(func_num);

disp('The best result is:')

disp(Pg_val);

disp(fitcount);

disp('*************************************************************');

keyboard;

clear all;

end

function num = update(Xid,Pa,z)     %更新后會(huì)有超界的情況(但是取模后在加上Pa應(yīng)該是一定在取值空間內(nèi)才對(duì))

if Xid < Pa

    num = mod((Xid-Pa),((Pa - -100)*z))/z+Pa;

else

    num = mod((Xid-Pa),((Pa * -1 +100)*z))/z+Pa;

end

end

我自己另外寫的測(cè)試函數(shù)，就是matlab里面的schwefel函數(shù)，功能一樣（把算法實(shí)現(xiàn)函數(shù)里的benchmark_func替換成schwefel_PSO就可以調(diào)用）
schwefel_PSO.m

CODE:

function num = schwefel_PSO(pop,b)

num = 0;

a = length(pop);

temp(a) = 0;

for i = 1:a

    for j = 1:i

        temp(i) = temp(i) + pop(j);

    end

    num = num + temp(i)^2;

end

end

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附件 1 : 基于空間縮放和吸引子的粒子群優(yōu)化算法.pdf

2014-10-12 16:36:10, 4.93 M

附件 2 : matlab-files.zip

2014-10-12 17:07:36, 1.58 M

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1樓 2014-10-12 17:15:23

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