PSO（粒子群优化算法）的VB程序

PSO(粒子群优化算法)的VB程序。VB6.0程序源代码以及界面设计，用以实现粒子群优化算法. 粒子群优化算法

% 下面举例说明遗传算法 %
% 求下列函数的最大值 %
% f（x）=10*sin（5x）+7*cos（4x） x∈[010] %
% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 （10-0）/（2^10-1）≈0.01 。 %
% 将变量域 [010] 离散化为二值域 [01023] x=0+10*b/1023 其中 b 是 [01023] 中的一个二值数。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%

% 编程
%-----------------------------------------------
function y=min（x）
clear
clf
popsize=20; %群体大小
chromlength=10; %字符串长度（个体长度）
pc=0.6; %交叉概率
pm=0.001; %变异概率

pop=initpop（popsizechromlength）; %随机产生初始群体
for i=1:20 %20为迭代次数
[objvalue]=calobjvalue（pop）; %计算目标函数
fitvalue=calfitvalue（objvalue）; %计算群体中每个个体的适应度
[newpop]=selection（popfitvalue）; %复制
[newpop]=crossover（poppc）; %交叉
[newpop]=mutation（poppc）; %变异
[bestindividualbestfit]=best（popfitvalue）; %求出群体中适应值最大的个体及其适应值
y（i）=max（bestfit）;
n（i）=i;
pop5=bestindividual;
x（i）=decodechrom（pop51chromlength）*10/1023;
pop=newpop;
end

fplot（‘10*sin（5*x）+7*cos（4*x）‘[0 10]）
hold on
plot（xy‘r*‘）
hold off

[z index]=max（y）; %计算最大值及其位置
x5=x（index）%计算最大值对应的x值
y=z
% 2.1初始化（编码）
% initpop.m函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度（二值数的长度），
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度（在本例中取10位）。
%遗传算法子程序
%Name: initpop.m
%初始化
function pop=initpop（popsizechromlength） 
pop=round（rand（popsizechromlength））; % rand随机产生每个单元为 {01} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
% roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。

% 2.2 计算目标函数值
% 2.2.1 将二进制数转化为十进制数（1）
%遗传算法子程序
%Name: decodebinary.m
%产生 [2^n 2^（n-1） ... 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制
function pop2=decodebinary（pop）
[pxpy]=size（pop）; %求pop行和列数
for i=1:py
pop1（:i）=2.^（py-i）.*pop（:i）;
end
pop2=sum（pop12）; %求pop1的每行之和

% 2.2.2 将二进制编码转化为十进制数（2）
% decodechrom.m函数的功能是将染色体（或二进制编码）转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
% （对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1），
% 参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%Name: decodechrom.m
%将二进制编码转换成十进制
function pop2=decodechrom（popspointlength）
pop1=pop（:spoint:spoint+length-1）;
pop2=decodebinary（pop1）;

% 2.2.3 计算目标函数值
% calobjvalue.m函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvalue.m
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue（pop）
temp1=decodechrom（pop110）; %将pop每行转化成十进制数
x=temp1*10/1023; %将二值域 中的数转化为变量域 的数
objvalue=10*sin（5*x）+7*cos（4*x）; %计算目标函数值

% 2.3 计算个体的适应值
%遗传算法子程序
%Name:calfitvalue.m
%计算个体的适应值
function fitvalue=calfitvalue（objvalue）
global Cmin;
Cmin=0;
[pxpy]=size（objvalue）;
for i=1:px
if objvalue（i）+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue（i）;
else
temp=0.0;
end
fitvalue（i）=temp;
end
fitvalue=fitvalue‘;

% 2.4 选择复制
% 选择或复制操作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1） 在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi 
% 2） 产生 {01} 的随机数 rand（ .），求 s=rand（ .）*fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被选中
% 4） 进行 N 次2）、3）操作，得到 N 个个体，成为第 t=t+1 代种群
%遗传算法子程序
%Name: selection.m
%选择复制
function [newpop]=selection（

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2019-02-01 13:43  __MACOSX\
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