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粒子群算法的上下界,LB,UB分別是什么？ 已有1人參與
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function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=FSOUCP(K,N,V,Delta,L,LB,UB,D,Alpha) % K 迭代次數(shù) % N 魚群規(guī)模 % V 人工魚的感知范圍 % Delta 擁擠程度的判決門限，取值0～1之間 % L 覓食行為的試探次數(shù) % LB 決策變量的下界，M×1的向量 % UB 決策變量的上界，M×1的向量 % D 樣本指標矩陣，n×p的矩陣，每一行為一個樣本 % Alpha 窗口半徑系數(shù)，典型取值0.1 %% 輸出參數(shù)列表 % BESTX K×1細胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)人工魚的狀態(tài) % BESTY K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)人工魚的評價函數(shù)值 % ALLX K×1細胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代人工魚的位置 % ALLY K×N矩陣，記錄每一代人工魚的評價函數(shù)值 %% 測試函數(shù)設(shè)置 % 測試函數(shù)用單獨的子函數(shù)編寫好，在子函數(shù)FIT.m中修改要調(diào)用的測試函數(shù)名即可 % 注意：決策變量的下界LB和上界UB，要與測試函數(shù)保持一致 %% 參考設(shè)置 %[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=FSOUCP(50,30,0.5,0.3,20,LB,UB) %% 第一步： M=length(LB);%決策變量的個數(shù) %蟻群位置初始化 X=zeros(M,N); for i=1:M x=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N); X(i,  =x;end %輸出變量初始化 ALLX=cell(K,1);%細胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代的個體 ALLY=zeros(K,N);%K×N矩陣，記錄每一代評價函數(shù)值 BESTX=cell(K,1);%細胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)個體 BESTY=zeros(K,1);%K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)個體的評價函數(shù)值 k=1;%迭代計數(shù)器初始化 %% 第二步：迭代過程 while k<=K NewX=zeros(M,N); NewY=zeros(1,N); for n=1:N x=X(:,n); Xnb=AFneighbour(n,X,V); NN=size(Xnb,2); if NN==0 xx=AFprey(x,V,L,LB,UB,D,Alpha); elseif NN>=3 xx=AFswarm(x,Xnb,N,Delta,V,L,LB,UB,D,Alpha); else xx=AFprey(x,V,L,LB,UB,D,Alpha); end NewX(:,n)=xx; end for n=1:N NewY(n)=FIT(NewX(:,n),D,Alpha); end X=NewX; Y=NewY; ALLX{k}=X; ALLY(k, =Y;pos=find(Y==minY); BESTXk=X(:,pos(1)); b=sqrt(sum(BESTXk.^2)); BESTXk=BESTXk/b; BESTX{k}=BESTXk; BESTY(k)=minY; disp(k); k=k+1; end %% 繪圖 BESTY2=BESTY; BESTX2=BESTX; for k=1:K TempY=BESTY(1:k); minTempY=min(TempY); posY=find(TempY==minTempY); BESTY2(k)=minTempY; BESTX2{k}=BESTX{posY(1)}; end BESTY=BESTY2; BESTX=BESTX2; plot(BESTY,'-ko','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',2) ylabel('函數(shù)值') xlabel('迭代次數(shù)') grid on function Qa=Project_Pursuit(X,a,Alpha) %% 投影尋蹤模型 %% 輸入?yún)?shù)列表 % X 洪水樣本指標矩陣，n×p的矩陣，每一行為一個樣本， % Xij表示第i次洪水第j洪水指標，X是否已經(jīng)歸一化均可 % a 投影向量，1×p的矩陣，元素取值范圍-1～1，要求其元素平方和等于1 % Alpha 窗口半徑系數(shù)，典型取值0.1 %% 輸出參數(shù)列表 % Qa 投影指標函數(shù) %% 第零步：對a的預(yù)處理 b=sqrt(sum(a.^2)); a=a/b; %% 第一步：歸一化處理 [n,p]=size(X); x=zeros(n,p); Xjmax=max(X); Xjmin=min(X); for i=1:n x(i, =(X(i,-Xjmin)./(Xjmax-Xjmin);end %% 第二步：構(gòu)造投影指標值 Z=zeros(n,1); for i=1:n Z(i)=sum(a.*x(i, );end %% 第三步：計算投影指標函數(shù) meanZ=mean(Z); R=Alpha*Sa;%窗口半徑 Da=0; for k=1:n rik=abs(Z(i)-Z(k)); if R>rik Da=Da+rik; end end Qa=Sa*Da; |
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2樓2015-06-15 01:29:34
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