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2017-04-04 发布于重庆
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c语言实现的粒子群算法代码及解释.doc

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c语言实现的粒子群算法代码及解释

//粒子群PSO算法 #includestdio.h #includemath.h #includetime.h #includestdlib.h #define PI 3.141592653589 /* */ #define P_num 200 //粒子数目 #define dim 50 #define low -100 //搜索域范围 #define high 100 #define iter_num 1000 #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 Sphere(double a[]) { int i; double sum=0.0; for(i=0; idim; i++) { sum+=a[i]*a[i]; } return sum; } double Rosenbrock(double a[]) { int i; double sum=0.0; for(i=0;idim-1; 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; } double Rastrigin(double a[]) { int i; double sum=0.0; for(i=0;idim;i++) { sum+=a[i]*a[i]-10.0*cos(2*PI*a[i])+10.0; } return sum; } double fitness(double a[]) //适应度函数 { return Rastrigin(a); } void initial() { int i,j; for(i=0; iP_num; i++) //随即生成粒子 { for(j=0; jdim; 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; iP_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; iP_num; i++) { if(particle_loc_fit[i]gfit) { gfit = particle_loc_fit[i]; j = i; } } for(i=0; idim; 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; iP_num; i++) /