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孫洪俊

新蟲 (小有名氣)

應(yīng)助: 1 (幼兒園)
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專業(yè): 運籌與管理

[求助] 粒子群算法的上下界,LB,UB分別是什么？已有1人參與

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(biāo)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(biāo)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(biāo)，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(biāo)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(biāo)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(biāo)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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1樓 2014-11-12 15:59:17

已閱回復(fù)此樓關(guān)注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

castaway001

新蟲 (初入文壇)

應(yīng)助: 0 (幼兒園)
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蟲號: 2975385
注冊: 2014-02-18
性別: GG
專業(yè): 機械工程

【答案】應(yīng)助回帖

LB,UB分別是變量的最小值和最大值，即范圍。由于有多個變量，LB為下限向量，UB為上限向量。

我請教一下子函數(shù)FIT 你能不能分享一下

贊一下

回復(fù)此樓

永遠不要為自己找借口

2樓2015-06-15 01:29:34

已閱回復(fù)此樓關(guān)注TA 給TA發(fā)消息送TA紅花 TA的回帖

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