matlab粒子群加约束条件_matlab粒子群编程，等式约束如何加入

min1.06x1+0.076x1*x1+0.1x2+0.118x2*x2

其中x1+x1=10 0.75

不等式约束我已经加入，等式约束怎么办呢，求解

付程序如下：

function ysw13_6

%% PSO

%%清空环境

clc

clear all;

close all;

warning off

%%参数初始化

%粒子群算法中的两个参数

c1 = 1.49445;

c2 = 1.49445;

maxgen = 300; %进化次数

sizepop = 20; %种群规模

%粒子更新速度

Vmax = 0.5;

Vmin = -0.5;

%种群

popmax = 10;

popmin = -10;

%%产生初始粒子和速度

for i = 1:sizepop

%随机产生一个种群

pop(i,:)=0.75+5.25.*rand(1,2); %初始种群

V(i,:)=rand(1,2); %初始化速度

%计算适应度

fitness(i) = fun2(pop(i,:)); %染色体的适应度

end

%找最好的适应度值

[bestfitness bestindex] = min(fitness);

zbest = pop(bestindex,:); %全局最佳

gbest = pop; %个体最佳

fitnessgbest = fitness;

fitnesszbest = bestfitness;

zbest

fitnesszbest

%%迭代寻优

for t = 1:maxgen

for j = 1:sizepop

%速度更新

V(j,:) = 0.5*V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));

V(j,find(V(j,:)>Vmax)) = Vmax;

V(j,find(V(j,:)

%种群更新

pop(j,:) = pop(j,:)+V(j,:);

pop(j,find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;

pop(j,find(pop(j,:)

%适应度值

if pop(j,1)>0.75&pop(j,1)<6

if pop(j,2)>0.75&pop(j,2)<6

fitness(j)=fun2(pop(j,:));

end

%个体最优更新

if fitness(j)

gbest(j,:) = pop(j,:);

fitnessgbest(j) = fitness(j);

end

%群体最优更新

if fitness(j)

zbest = pop(j,:);

fitnesszbest =fitness(j);

end

yy(t) = fitnesszbest;

end

%%结果

disp '*******best particle number*******'

zbest

plot (yy)

title(['适应度曲线' '终止代数=' num2str(maxgen)]);

xlabel('进化代数');ylabel('适应度');

end

matlab粒子群加约束条件_matlab粒子群编程，等式约束如何加入相关推荐

matlab粒子群加约束条件_粒子群算法（PSO）MATLAB实现
1.PSO相关知识介绍 1.1PSO算法的基础理论人们在决策过程中常常会综合两种重要的信息:第一种是他们自己的经验,第二种是其他人的经验. 同样的道理,群鸟在觅食过程中,每只鸟的初始状态都是出于随机 ...
matlab粒子群加约束条件_多目标粒子群(PSO)与MATLAB程序视频教程及动态优化问题约束条件...
[内容简介]<粒子群算法与应用和MATLAB程序详解视频>共15章186节视频,总学时1917分钟,合32小时.主要内容包括:粒子群算法(PSO)基本概念与算法流程,粒子群算法利用MATL ...
pso解决tsp matlab,计算智能课程设计_粒子群优化算法求解旅行商问题_Matlab实现.doc...
计算智能课程设计_粒子群优化算法求解旅行商问题_Matlab实现.doc 摘要:TSP是一个典型的NPC问题.本文首先介绍旅行商问题和粒子群优化算法的基本概念.然后构造一种基于交换子和交换序[1]概念 ...
MATLAB机器学习系列-11：粒子群优化原理及其matlab实现
粒子群优化原理粒子群算法思想来源于实际生活中鸟捕食的过程.假设在一个n维的空间中,有一群鸟(m只)在捕食,食物位于n维空间的某个点上,对于第i只鸟某一时刻来说,有两个向量描述,一个是鸟的位置向量,第 ...
【Matlab电力负荷预测】粒子群优化支持向量机短期电力负荷预测【含GUI源码 751期】
一.代码运行视频(哔哩哔哩) [Matlab电力负荷预测]粒子群优化支持向量机短期电力负荷预测[含GUI源码 751期] 二.matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 ...
【Matlab电力负荷预测】粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷【含源码 1225期】
一.代码运行视频(哔哩哔哩) [Matlab电力负荷预测]粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷[含源码 1225期] 二.matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [ ...
【Matlab风电功率预测】粒子群算法优化LSTM风电功率预测【含源码 941期】
一.代码运行视频(哔哩哔哩) [Matlab风电功率预测]粒子群算法优化LSTM风电功率预测[含源码 941期] 二.matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] ...
【Matlab风电功率预测】粒子群算法优化BP神经网络风电功率预测【含源码 347期】
一.代码运行视频(哔哩哔哩) [Matlab风电功率预测]粒子群算法优化BP神经网络风电功率预测[含源码 347期] 二.matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [ ...
【Unity3d学习】粒子光环的制作——粒子编程初体验
写在前面 Unity3d学习制作的实验资料包括本次实验都在老师的课程网站上:传送门视频地址:传送门实验项目文件在Github上面:Github传送门实验参考博客:感谢指导! Unity3D学习笔 ...

matlab粒子群加约束条件_matlab粒子群编程，等式约束如何加入

matlab粒子群加约束条件_matlab粒子群编程，等式约束如何加入相关推荐

最新文章

热门文章