带有约束条件的粒子群算法代码pso.m

% 改进的快速粒子群优化算法 （APSO）
function apso

clear all;
Lb=[0.9 0.9 0 0.75 0 0]; %下边界
Ub=[1 1 1 1 12 2500]; %上边界
% 默认参数
para=[25 250 0.95]; %[粒子数，迭代次数，gama参数]

% APSO 优化求解函数
[gbestfmin]=pso_mincon（@cost@constraintLbUbpara）;

% 输出结果
Bestsolution=gbest % 全局最优个体
fmin

%% 目标函数
function f=cost（x）
%s=[0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%内燃机工作状态
%a=[1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1];%制冷剂工作12小时
%c=[0.524;0.524;0.524;0.524;0.524;0.524;0.524;0.524;0.875;0.875;0.875;1.217;1.217;1.217;1.217;1.217;0.875;0.875;0.875;1.217;1.217;1.217;0.875;0.875];%电价
f=x（1）*0.059*700+x（2）*0.039*4000*5+x（3）*0.0013*13800+x（4）*0.013*1200+x（5）*1000*0.43+x（6）*0.5;
% 非线性约束
function [ggeq]=constraint（x）
% 不等式限制条件
%Pd=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘C1:C24‘）;
%Qh=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘B1:B24‘）;
%Cload=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘A1:A24‘）;
% 如果没有等式约束，则置geq=[]；
Pd=9.95;
Qh=17.06;
Cload=1.8;
%Pd=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘C1:C24‘）;
%Qh=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘B1:B24‘）;
%Cload=xlsread（‘春夏负荷.xlsx‘‘sheet1‘‘A1:A24‘）;
% 如果没有等式约束，则置geq=[]；
g（1）=x（5）+x（1）*0.7+x（2）*4-Pd*1.0001-3.94*x（3）;
g（2）=Pd*0.9999-（x（5）+x（1）*0.7+x（2）*4-3.94*x（3））;
g（3）=x（1）+x（2）*4+0.8*x（6）/120-x（4）-Qh*1.0001;
g（4）=0.9999*Qh-（x（1）+x（2）*4+0.8*x（6）/120-x（4））;
g（5）=1.2*x（4）+13.8*x（3）-Cload*1.0001;
g（6）=Cload*0.9999-（1.2*x（4）+13.8*x（3））;
%if x（1）<0.5 x（1）=0;elsex（1）=1;end
geq=[];


%%  APSO Solver
function [gbestfbest]=pso_mincon（fhandlefnonlinLbUbpara）
if nargin<=6
    para=[25 250 0.95];
end
n=para（1）;% 粒子种群大小
time=para（2）; %时间步长，迭代次数
gamma=para（3）; %gama参数
 scale=abs（Ub-Lb）; %取值区间
% 验证约束条件是否合乎条件
if abs（length（Lb）-length（Ub））>0
    disp（‘Constraints must have equal size‘）;
    return
end

  alpha=0.2; % alpha=[01]粒子随机衰减因子
  beta=0.5;  % 收敛速度（0->1）=（slow->fast）;

% 初始化粒子群
best=init_pso（nLbUb）;