粒子群算法的几个适应度评价函数

下面给出几个适应度评价函数，并给出图形表示

第一个函数：Griewank函数，图形如下所示：

适应度函数如下：（为了求最大值，我去了所有函数值的相反数）

function y = Griewank(x)
% Griewan函数
% 输入x,给出相应的y值,在x = ( 0 , 0 ,…, 0 )处有全局极小点0.
% 编制人：
% 编制日期：
[row,col] = size(x);
if  row > 1
    error( ' 输入的参数错误 ' );
end
y1 = 1 / 4000 * sum(x. ^ 2 );
y2 = 1 ;
for  h = 1 :col
    y2 = y2 * cos(x(h) / sqrt(h));
end
y = y1 - y2 + 1 ;
y =- y;

绘制函数图像的代码如下：

function DrawGriewank()
% 绘制Griewank函数图形
x = [ - 8 : 0.1 : 8 ];
y = x;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
[row,col] = size(X);
for  l = 1 :col
     for  h = 1 :row
        z(h,l) = Griewank([X(h,l),Y(h,l)]);
    end
end
surf(X,Y,z);
shading interp

第二个函数：Rastrigin函数，图形如下所示：

适应度函数如下：（为了求最大值，我去了所有函数值的相反数）

function y = Rastrigin(x)
% Rastrigin函数
% 输入x,给出相应的y值,在x = ( 0 , 0 ,…, 0 )处有全局极小点0.
% 编制人：
% 编制日期：
[row,col] = size(x);
if row > 1
error( ' 输入的参数错误 ' );
end
y = sum(x. ^ 2 - 10 * cos( 2 * pi * x) + 10 );
y =- y;

绘制函数图像的代码如下：

function DrawRastrigin()
% 绘制Rastrigin函数图形
x = [ - 5 : 0.05 : 5 ];
y = x;
[X,Y] = meshgrid(x,y);
[row,col] = size(X);
for  l = 1 :col
     for  h = 1 :row
        z(h,l) = Rastrigin([X(h,l),Y(h,l)]);
    end
end
surf(X,Y,z);
shading interp

第三个函数Schaffer函数，图形如下所示：

函数的代码如下，因为该函数在（0,...,0）处有最大值1，因此不需要取相反数。

[c-sharp] view plaincopy

function result=Schaffer(x1)
%Schaffer 函数
%输入x,给出相应的y值,在x=(0,0,…,0) 处有全局极大点1.
%编制人：
%编制日期：
[row,col]=size(x1);
if row>1
error('输入的参数错误');
end
x=x1(1,1);
y=x1(1,2);
temp=x^2+y^2;
result=0.5-(sin(sqrt(temp))^2-0.5)/(1+0.001*temp)^2;

绘制函数代码图形的代码如下：

[c-sharp] view plaincopy

function DrawSchaffer()
x=[-5:0.05:5];
y=x;
[X,Y]=meshgrid(x,y);
[row,col]=size(X);
for l=1:col
for h=1:row
z(h,l)=Schaffer([X(h,l),Y(h,l)]);
end
end
surf(X,Y,z);
shading interp

第四个函数：Ackley函数，函数图形如下：

函数的代码如下，因为该函数在（0,...,0）处有最小值0，因此需要取相反数

[c-sharp] view plaincopy

function result=Ackley(x)
%Ackley 函数
%输入x,给出相应的y值,在x=(0,0,…,0) 处有全局极小点0,为得到最大值，返回值取相反数
%编制人：
%编制日期：
[row,col]=size(x);
if row>1
error('输入的参数错误');
end
result=-20*exp(-0.2*sqrt((1/col)*(sum(x.^2))))-exp((1/col)*sum(cos(2*pi.*x)))+exp(1)+20;
result=-result;

绘制函数代码图形的代码如下：

[c-sharp] view plaincopy

function DrawAckley()
%绘制Ackley函数图形
x=[-8:0.1:8];
y=x;
[X,Y]=meshgrid(x,y);
[row,col]=size(X);
for l=1:col
for h=1:row
z(h,l)=Ackley([X(h,l),Y(h,l)]);
end
end
surf(X,Y,z);
shading interp

第五个函数是：Rosenbrock函数，该函数在（1,...,1）处有最小值0，为了得到最大值，取函数值的相反数。

函数图形如下所示

函数的代码：

[c-sharp] view plaincopy

function result=Rosenbrock(x)
%Rosenbrock 函数
%输入x,给出相应的y值,在x=(1,1,…,1) 处有全局极小点0,为得到最大值，返回值取相反数
%编制人：
%编制日期：
[row,col]=size(x);
if row>1
error('输入的参数错误');
end
result=100*(x(1,2)-x(1,1)^2)^2+(x(1,1)-1)^2;
result=-result;

绘制函数图形的代码如下：

[c-sharp] view plaincopy

function DrawRosenbrock()
%绘制Rosenbrock函数图形,大铁锅函数，哈哈
x=[-8:0.1:8];
y=x;
[X,Y]=meshgrid(x,y);
[row,col]=size(X);
for l=1:col
for h=1:row
z(h,l)=Rosenbrock([X(h,l),Y(h,l)]);
end
end
surf(X,Y,z);
shading interp

这样粒子群算法不得不草草收场。

转载：http://blog.csdn.net/niuyongjie/article/details/1619496

粒子群算法的几个适应度评价函数相关推荐

粒子群算法(1)----粒子群简要
一.历史粒子群算法从复杂适应系统衍生PSO算法(Complex Adaptive System,CAS).CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体.比方研究鸟群系统,每一个鸟在这个系 ...
【转】粒子群算法----粒子群算法简介
一.粒子群算法的历史粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS).CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体.比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统 ...
6套粒子群算法（内含matlab代码）
粒子群算法(1)----粒子群算法简介一.粒子群算法的历史粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS).CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主 ...
【ELMAN预测】基于粒子群算法改进ELMAN动态递归神经网络实现数据预测matlab源码
一.Elman神经网络介绍 1.特点 Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络,它是在BP网络基本结构的基础上,在隐含层增加一个承接层,作为一步延时算子,达到记忆的目的,从而使系统具有适应时变特 ...
群智能算法第3关：粒子群算法 - 目标函数最优解计算
任务描述本关任务:使用 python 实现粒子群算法,并求解目标函数最优解. 相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.编码与适应度函数,2.粒子群算法原理,3.粒子群算法流程,4.使用 pyth ...
相控阵天线（四）：阵列天线波束赋形（遗传算法、粒子群算法、进化差分算法、含python代码）
目录波束赋形简介遗传算法波束赋形粒子群算法波束赋形差分进化算法波束赋形智能算法比较遗传算法波束赋形代码示例波束赋形简介根据期望的方向图辐射特性(如方向图形状.主瓣宽度.副瓣电平.方向性 ...
基于粒子群算法优化的ELMAN动态递归神经网络预测-附代码
基于粒子群算法优化的ELMAN动态递归神经网络预测及其MATAB实现文章目录基于粒子群算法优化的ELMAN动态递归神经网络预测及其MATAB实现 1. 模型与算法描述 1.1 ELMAN神经网络预 ...
非线性方程的粒子群算法matlab,求解非线性方程组的量子行为粒子群算法
好文网为大家准备了关于求解非线性方程组的量子行为粒子群算法的文章,好文网里面收集了五十多篇关于好求解非线性方程组的量子行为粒子群算法好文,希望可以帮助大家.更多关于求解非线性方程组的量子行为粒子群算法 ...
实验二：群智能算法，第3关：粒子群算法 - 目标函数最优解计算
文章目录任务描述相关知识编码与适应度函数粒子群算法原理粒子群算法流程使用python实现粒子群算法编程要求测试说明完整代码任务描述本关任务:使用 python 实现粒子群算法,并 ...
【优秀作业】粒子群算法（Python）
粒子群优化算法一.概述粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的思想来源于对鸟捕食行为的模仿,最初,Reynolds.Heppner 等科学家研究的是鸟类飞 ...

粒子群算法的几个适应度评价函数

粒子群算法的几个适应度评价函数相关推荐

最新文章

热门文章