PSO2727464

采用基于粒子群的多目标优化算法解决背包问题。

%% 该函数演示多目标perota优化问题
%清空环境
clc
clear

load data
%data中有数据C P R 其中C表示物品质量，P为每个物品的价值，R为每个物品的体积  

%% 初始参数
objnum=size（P1）; %类中物品个数 4
weight=92;        %总重量限制

%初始化程序
Dim=5;     %粒子维数
xSize=50;  %种群个数
MaxIt=200; %迭代次数
c1=0.8;    %算法参数
c2=0.8;    %算法参数 
wmax=1.2;  %惯性因子
wmin=0.1;  %惯性因子

x=unidrnd（4xSizeDim）;  %粒子初始化 随机生成50*5的数字介于1-4间的整数
v=zeros（xSizeDim）;      %速度初始化

xbest=x;           %个体最佳值
gbest=x（1:）;      %粒子群最佳位置

% 粒子适应度值 
px=zeros（1xSize）;   %粒子价值目标 1*50
rx=zeros（1xSize）;   %粒子体积目标 1*50
cx=zeros（1xSize）;   %重量约束     1*50

% 最优值初始化
pxbest=zeros（1xSize）; %粒子最优价值目标
rxbest=zeros（1xSize）; %粒子最优体积目标
cxbest=zeros（1xSize）;  %记录重量，以求约束

% 上一次的值
pxPrior=zeros（1xSize）;%粒子价值目标
rxPrior=zeros（1xSize）;%粒子体积目标
cxPrior=zeros（1xSize）;%记录重量，以求约束

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         422  2010-12-28 22:11  基于粒子群的多目标优化算法\data.mat
     文件        6203  2013-05-07 17:02  基于粒子群的多目标优化算法\main.asv
     文件        6345  2013-05-07 17:36  基于粒子群的多目标优化算法\main.m
     目录           0  2013-05-08 11:34  基于粒子群的多目标优化算法\