改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法含单目标和多目标优化

文档中包含： A_Genetic_Revised_Adap.M文件：为改进的自适应遗传算法（单目标优化）； A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）； AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化） AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）

%% 清空环境
clc
clear
t=clock;
% my_fuzzy_B=readfis（‘my_fuzzy_B‘）;
%% 遗传算法参数
maxgen = 20;
MaxIter =80;%进化代数
sizepop=25;                       %种群规模
% pcross=[0.6];                      %交叉概率*************************
% pmutation=[0.01];                  %变异概率*************************
lenchrom=[1 1 1 1 1];              %变量字串长度
bound=[25 30;31 35;3.5 11.8;12 18;1 10];  %变量范围
LPer100km_Equ=[];
%% 粒子群算法设置
Vmax = 1;
Vmin = -1;
Ub = [30 35 11.8 18 10];
Lb = [25 31 3.5  12 1];
c1 = 2;       % 加速常数
c2 = 2;       % 加速常数
w = 0.6;
%% 个体初始化
individuals=struct（‘fitness‘zeros（1sizepop） ‘chrom‘[]）;  %种群结构体
avgfitness=[];                                               %种群平均适应度
bestfitness=[];                                              %种群最佳适应度
bestchrom=[];                                                %适应度最好染色体
% 初始化种群
for i=1:sizepop
    individuals.chrom（i:）=Code（lenchrombound）;       %随机产生个体
    x=individuals.chrom（i:）;
    %求出个体适应度
    a=x（1）;%向模型输入蓄电池SOC下限
    b=x（2）;%向模型输入蓄电池SOC上限
    c=x（3）;%向模型输入发动机最优曲线下限功率
    d=x（4）;%向模型输入发动机最优曲线上限功率
    e=x（5）;%向模型输入发动机工作点增量倍数
    sim（‘rule_on_off_constraint‘）%调用整车模型
    individuals.fitness（i）=0.4*LPer100km_Equ（end）/5.5+0.2*Out_CO_g_Per_km（end）/1.0+0.2*Out_NO_g_Per_km（end）/0.08+0.2*Out_HC_g_Per_km（end）/0.1+30*tan（abs（0.3-SOC（end）/100））;%取百公里油耗，个体适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min（individuals.fitness）;
bestchrom=individuals.chrom（bestindex:）;  %最好的染色体
avgfitness=sum（individuals.fitness）/sizepop; %染色体的平均适应度
% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
trace=[]; 
%% 进化开始
for i=1:maxgen
     
     % 选择操作
     individuals=Select（individualssizepop）; 
     avgfitness=sum（individuals.fitness）/sizepop;%该语句没有实际意义***
     % 交叉操作
%      pcross=1/（1+exp（0.05*i））+0.4;%自适应交叉概率****************************************************************5/60=0.083
     individuals.chrom=Cross（individualslenchromindividuals.chromsizepopbound）;
     % 变异操作
%      pmutation=0.3-0.5./（1+exp（0.05*i））;%自适应变异概率**********************************************************
     individuals.chrom=Mutation（individualslenchromindividuals.chromsizepop[i maxgen]bound）;
    
    % 计算适应度，以下程序完成了种群中各个个体的适应度更新
    for j=1:sizepop
        x=individuals.chrom（j:）;
        a=x（1）;
        b=x（2）;
        c=x（3）;
        d=x（4）;
        e=x（5）;
        sim（‘rule_on_off_constraint‘）
        individuals.fitness（j）=0.4*LPer100km_Equ（end）/5.5+0.2*Out_CO_g_Per_km（end）/1.0+0.2*Out_NO_g_Per_km（end）/0.08+0.2*Out_HC_g_Per_km（end）/0.1+30*tan（abs（0.3-SOC（end）/100））;%取百公里油耗，个体适应度
%       individuals.fitness（j）=fun（x）;   
    end
    
  %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
    [newbestfitnessnewbestindex]=min（individuals.fitness）;
    [worestfitnessworestindex]=max（individuals.fitness）;
    % 代替上一次进化中最好的染色体
    if bestfitness>newbestfitness%注意：在这里适应度值越小（即目标函数值越小），则对应的个体就越好，因为求得是最小值
        bestfitness=newbestfitness;%适应度值替换
        bestchrom=individuals.chrom（newbestindex:）;%个体替换
    end
    individuals.ch

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       6230  2012-10-13 16:02  Multi_Target_Optimization\AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.asv

     文件       6489  2012-10-14 22:52  Multi_Target_Optimization\AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.m

     文件       6196  2012-10-13 15:09  Multi_Target_Optimization\AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.m

     文件       4061  2012-10-12 18:35  Multi_Target_Optimization\A_Genetic_Revised_Adap.m

     文件       4251  2012-10-16 08:00  Multi_Target_Optimization\A_Genetic_Revised_Adap_Multi.m

     文件        391  2012-09-06 10:32  Multi_Target_Optimization\Code.m

     文件       3757  2012-09-06 21:31  Multi_Target_Optimization\Copy_of_Genetic.m

     文件       1878  2012-09-09 20:52  Multi_Target_Optimization\Cross.m

     文件         99  2012-04-07 13:43  Multi_Target_Optimization\fun.m

     文件       4371  2018-07-24 14:47  Multi_Target_Optimization\GA_test.m

     文件       3768  2012-07-24 21:23  Multi_Target_Optimization\Genetic.m

     文件       3757  2012-09-06 21:31  Multi_Target_Optimization\Genetic_adap.m

     文件       6103  2012-07-26 22:30  Multi_Target_Optimization\Genetic_revised_adap_hybrid.m

     文件       6196  2012-10-13 15:04  Multi_Target_Optimization\Genetic_revised_adap_hybrid_F_Swarm.asv

     文件       1691  2012-09-09 21:02  Multi_Target_Optimization\Mutation.m

     文件       3762  2012-09-10 08:50  Multi_Target_Optimization\PSO.m

     文件       1085  2012-04-08 19:33  Multi_Target_Optimization\Select.m

     文件       1579  2010-08-05 15:44  Multi_Target_Optimization\swarm_main.m

     文件        284  2012-04-07 22:10  Multi_Target_Optimization\test.m

     文件        369  2012-10-16 16:23  Multi_Target_Optimization\文档说明.txt

     目录          0  2018-10-02 10:41  Multi_Target_Optimization

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