粒子群PSO算法

    技术2022-05-11  11

    //作者:Guo R.H //日期:07.1.2 //    USTC //  载请说明   #include<stdio.h> #include<math.h> #include<time.h> #include<stdlib.h> #define P_num 20          //粒子数目  #define dim 30 #define low -30           //搜索域范围 #define high 30 #define iter_num 600 #define V_max 20          //速度范围 #define c1 2 #define c2 2 #define w 0.5 #define alp 1 double particle[P_num][dim];           //个体集合 double particle_loc_best[P_num][dim];  //每个个体局部最优向量 double particle_loc_fit[P_num];        //个体的局部最优适应度,有局部最优向量计算而来 double particle_glo_best[dim];         //全局最优向量 double gfit;                           //全局最优适应度,有全局最优向量计算而来  double particle_v[P_num][dim];         //记录每个个体的当前代速度向量 double particle_fit[P_num];            //记录每个粒子的当前代适应度    double fitness(double a[]) {  int i;  double sum=0.0;  for(i=0; i<dim; i++)   sum += a[i]*a[i]; //  sum += 100*(a[i+1]-a[i]*a[i])*(a[i+1]-a[i]*a[i]) //    +(a[i]-1)*(a[i]-1);  return sum; } void initial() {  int i,j;  for(i=0; i<P_num; i++)            //随即生成粒子   for(j=0; j<dim; j++)   {    particle[i][j] = low+(high-low)*1.0*rand()/RAND_MAX;    //初始化群体    particle_loc_best[i][j] = particle[i][j];               //将当前最优结果写入局部最优集合    particle_v[i][j] = -V_max+2*V_max*1.0*rand()/RAND_MAX;    //速度   }  for(i=0; i<P_num; i++)            //计算每个粒子的适应度  {   particle_fit[i] = fitness(particle[i]);   particle_loc_fit[i] = particle_fit[i];  }  gfit = particle_loc_fit[0];      //找出全局最优  j=0;  for(i=1; i<P_num; i++)  {   if(particle_loc_fit[i]<gfit)   {    gfit = particle_loc_fit[i];    j = i;   }  }  for(i=0; i<dim; i++)             //更新全局最优向量    particle_glo_best[i] = particle_loc_best[j][i]; } void renew_particle() {  int i,j;  for(i=0; i<P_num; i++)            //更新个体位置生成位置   for(j=0; j<dim; j++)   {    particle[i][j] +=  alp*particle_v[i][j];    if(particle[i][j] > high)     particle[i][j] = high;    if(particle[i][j] < low)     particle[i][j] = low;   } } void renew_var() {  int i, j;  for(i=0; i<P_num; i++)            //计算每个粒子的适应度  {   particle_fit[i] = fitness(particle[i]);   if(particle_fit[i] < particle_loc_fit[i])      //更新个体局部最优值   {    particle_loc_fit[i] = particle_fit[i];    for(j=0; j<dim; j++)       // 更新局部最优向量     particle_loc_best[i][j] = particle[i][j];   }  }  for(i=0,j=-1; i<P_num; i++)                   //更新全局变量  {   if(particle_loc_fit[i]<gfit)   {    gfit = particle_loc_fit[i];    j = i;   }  }  if(j != -1)   for(i=0; i<dim; i++)             //更新全局最优向量     particle_glo_best[i] = particle_loc_best[j][i];  for(i=0; i<P_num; i++)    //更新个体速度   for(j=0; j<dim; j++)   {    particle_v[i][j] = w*particle_v[i][j]+c1*1.0*rand()/RAND_MAX*(particle_loc_best[i][j]-particle[i][j])         +c2*1.0*rand()/RAND_MAX*(particle_glo_best[j]-particle[i][j]);    if(particle_v[i][j] > V_max)     particle_v[i][j] = V_max;    if(particle_v[i][j] < -V_max)     particle_v[i][j] = -V_max;   } } int main() {  int i=0;  srand((unsigned)time(NULL));  initial();  while(i < iter_num)  {   renew_particle();   renew_var();   printf("%lf/n", gfit);   i++;  }  return 0; } 

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