基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法

matlab平台下的粒子群和混沌搜索的协同优化算法，程序可以成功运行。

%------初始格式化--------------------------------------------------
clear all;
clc;
format long;
tic
% 

% aaa=0;
% bbb=0;
% ddd=0;
chenggong=0;
% for k=1:100
biaozhi=1;

%------给定初始化条件----------------------------------------------

c1=1.4962;             %学习因子1
c2=1.4962;             %学习因子2

%w=0.7298;              %惯性权重
% vmax=1;

wmax=0.9;wmin=0.1;
% xmax=[1000 10];
% xmin=[-10 -1000];

xmax=[600 600 600 600];
xmin=[-600 -600 -600 -600];

% xmax=[2 2];
% xmin=[-2 -2];

% xmax=[500 500];
% xmin=[-500 -500];

% xmax=[1 1 1 1 1 1];
% xmin=[0 0 0 0 0 0];

% xmax=[1 1];
% xmin=[-1 -1];

% xmax=[10 15];
% xmin=[-5 0];


% xmax=[30 30 30 30 30 30 30 30];
% xmin=[-30 -30 -30 -30 -30 -30 -30 -30];


% xmax=[30 30 30 30 30 30 30 30];
% xmin=[-30 -30 -30 -30 -30 -30 -30 -30];

% xmax=[10 10];
% xmin=[-10 -10];

xmax1=xmax;
xmin1=xmin;

MaxDT=50;            %最大迭代次数

n=4;
N=40;                  %初始化群体个体数目

N_PSO=20;
N_Chaotic=20;

ceitamax=[pi/2pi/2pi/2pi/2pi/2pi/2pi/2pi/2];
ceitamin=[-pi/2-pi/2-pi/2-pi/2-pi/2-pi/2-pi/2-pi/2];

ceitamax1=ceitamax;
ceitamin1=ceitamin;
    
    
%------初始化种群的个体（可以在这里限定位置和速度的范围）------------
for i=1:N_PSO           
    for j=1:n
        %ceita（ij）=rand*（ceitamax（j）-ceitamin（j））+ceitamin（j）;  %随机初始化位置
            
       %  x（ij）=rand*2;
%         vmax（j）=1000;
%         vmax（j）=100;
%         vmax（j）=10;      
       dceitamax（j）=（ceitamax（j）-ceitamin（j））*0.05;

       % v（ij）=randn;  %随机初始化速度
       dceita（ij）=dceitamax（j）*rand;   
    end

end

    for D=1:n
        
        L（1D）=0;
        for kkk=1:7
            L（1D）=L（1D）+rand;
        end
        L（1D）=L（1D）/7;

        
        ceita（1D）=（L（1D）*（ceitamax1（D）-ceitamin1（D）））+ceitamin1（D）;
        for m=2:N_PSO
%             L（mD）=4*L（m-1D）*（1-L（m-1D））;%%%%%%%%%%%%Logistic

%             L（mD）=2.59*L（m-1D）*（1-L（m-1D）^2）;%%%%%%%%%Cubic


            if L（m-1D）<=（1/2）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%tent
                L（mD）=2*L（m-1D）;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%tent
            else L（mD）=2*（1-L（m-1D））;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%tent
            end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%tent
            
            ceita（mD）=（L（mD）*（ceitamax1（D）-ceitamin1（D）））+ceitamin1（D）;        
        end
%         L（ND）=L（N_PSOD）;
    end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N_PSO
    
    for j=1:n
        x（ij）=（（xmax（j）-xmin（j））/2）*sin（ceita（ij））+（（xmax（j）+xmin（j））/2）;
    end

    p（i）=function_SH（x（i:））;%目标函数

    ceitab（i:）=ceita（i:）;

end

ceitag=ceita（1:）;             %Pg为全局最优
pg=x（1:）;

for i=2:N_PSO

    if function_SH（x（i:））        
        pg=x（i:）;
        ceitag=ceita（i:）;

    end

end

%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------


for t=1:MaxDT
    w=wmax-t*（wmax-wmin）/MaxDT;
    for i=1:N_PSO
        %dceita（i:）=w*dceita（i:）+c1*ra

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       7051  2012-05-10 22:01  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\bingxing_Chaotic_ceita_PSO.m

     文件       6643  2012-05-10 22:01  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\bingxing_Chaotic_PSO.m

     文件       2213  2010-08-10 18:11  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\Branin_jieguo.m

     文件       4375  2012-05-10 22:01  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\ceita_PSO.m

     文件       4169  2010-07-03 11:21  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\CPSO.m

     文件        576  2010-04-17 20:32  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\function_BR.m

     文件        406  2010-08-08 19:34  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\function_GR.m

     文件        512  2010-05-11 20:32  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\function_RA.m

     文件        557  2010-08-08 09:57  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\function_SH.m

     文件       2251  2010-08-10 19:24  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\Griewangk_jieguo.m

     文件       2171  2010-08-10 18:03  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\huatu.m

     文件       4146  2012-05-10 22:01  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\PSO.m

     文件       1842  2010-08-10 18:43  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\Rastrigin_jiguo.m

     文件       2209  2010-08-10 19:02  粒子群混沌协同\3x基于粒子群算法和混沌搜索的协同优化算法\Shubert_jieguo.m

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