粒子群算法多目标基于MATLAB

多目标优化，需要的请自行下载。The power-supply side uses the combined cooling, heating, and power supply system in conjunction with power grids. In the first stage, the single-target energy supply with the lowest cost of the combined heat and power system and the least emission of polluting gas is optimized. In th

function PSOfirst（）
%% 清空环境
clear;
clc;

%% 参数设置
w=0.9;%权值 将影响PSO 的全局与局部搜优能力， 值较大，全局搜优能力强，局部搜优能力弱;反之，则局部搜优能力增强，而全局搜优能力减弱。
c1=0.1;%加速度，影响收敛速度
c2=0.1;
dim=6;%6维，表示企业数量
swarmsize=100;%粒子群规模，表示有100个解的空间
maxiter=200;%最大循环次数，影响时间
minfit=0.001;%最小适应值
vmax=0.01;
vmin=-0.01;
ub=[0.20.20.20.20.20.2];%解向量的最大限制
lb=[0.010.010.010.010.010.01];%解向量的最小限制

%% 种群初始化
range=ones（swarmsize1）*（ub-lb）;
swarm=rand（swarmsizedim）.*range+ones（swarmsize1）*lb;%粒子群位置矩阵
Y1=[33.08;
   21.85; 
   6.19; 
   11.77; 
   9.96; 
   17.15;]; 
Y=Y1./100;%将百分数化为小数
[ymyn]=size（Y）;
for i=1:swarmsize  %% YX的约束
    s=swarm（i:）;
    ss=s‘;
    while sum（Y.*ss）<0.1*sum（Y）
        ss=rand（dim1）.*（（ub-lb）‘）+ones（dim1）.*（（lb）‘）;
    end
    swarm（i:）=ss‘;
end
vstep=rand（swarmsizedim）