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简介以及基本PSO的实现：http://blog.csdn.net/fovwin/article/category/1256709
相对于基本PSO，标准PSO加入了惯性权重系数W，W代表者粒子群对全局空间的搜索能力和局部收敛速度的权衡。
也就是说，若惯性权重W越大，速度更新式子的第一项所占的比重，即速度惯性项，比较大。粒子就会比较不受约束，可以冲来冲去。不受世俗的约束，也就不容易变“俗”（陷入局部极小点出不来）；若惯性权重W越小，速度更新式子的后两项所占的比重，即个体历史极值和全局最优解，比较大。粒子被自己的经验和社会的世俗所约束了，听“妈妈”的话，当然人生走的顺畅，但是你一般在你20岁就知道你后辈子的路，即容易陷入局部极小点出不来——过早收敛早熟。
所以一般在一开始一般设置较大的W值，让它充分搜索全局空间（就像小时候不听话，有时候老爸老妈说了这样不行，我们也会自己试了再说，呵呵），到粒子迭代的后半阶段，设置W较小，可以提高收敛速度（后半辈子大部分按经验活着）。
本文的W按照如下设置：
[cpp] view plain copy/*惯性权重系数*/ #define W_START 1.4 #define W_END 0.4 #define W_FUN (W_START-(W_START-W_END)*pow((double)cur_n/ITE_N,2))当然，我们可以有的别的设置公式，但是大体呈现下降的趋势，也可以用模糊控制规则（下下步实现目标）来设置～～～
至于作用效果么，比基本的能更快早到最优解～～～不过木有pp，1.X版再说～～～
相对与Verson 0.0版减少好几个函数，第一版初级阶段，主要为了学习原理，Version 1.0版代码更加简洁，将pso.c和pso.h独立出来，好以后扩展，通过define来设置你的待优化函数（下一步尝试多种诡异的函数，有的还蛮漂亮的），但是还要完善，但是加入了扩展适应度函数的框架～～～将初始化第一次计算P，X和之后的合并为一体～～～
main.c
[cpp] view plain copy#include "pso.h" #include "stdio.h" int main(int argc, const char *argv[]) { cur_n=0; RandInitofSwarm(); //初始化粒子群 while(cur_n++ != ITE_N) { UpdatePandGbest(); //更新个体历史最优解P和全局最优解GBest UpdateofVandX(); //速度和位置更新，即飞翔 } getchar(); return 0; } pso.h[cpp] view plain copy#ifndef _PSO_H_ #define _PSO_H_ /*各种适应度函数选择，要用哪个，就设置为1,但只能有一个为1*/ #define TEST 0 #define GOLDSTEIN_PRICE 0 #define SCHAFFER 1 #define HANSEN 0 #define NEEDLE 0 #define Dim 2 //粒子维度 #define PNum 20 //种群规模 #define ITE_N 50 //最大迭代次数 int cur_n; //当前迭代次数 /*惯性权重函数*/ #define W_START 1.4 #define W_END 0.4 #define W_FUN (W_START-(W_START-W_END)*pow((double)cur_n/ITE_N,2)) /*个体和种群结构体*/ struct PARTICLE { double X[Dim]; double P[Dim]; double V[Dim]; double Fitness; } particle; struct SWARM { struct PARTICLE Particle[PNum]; int GBestIndex; double GBest[Dim]; double C1; double C2; double Xup[Dim]; double Xdown[Dim]; double Vmax[Dim]; } swarm; /*是的，只要三个就好了，更好理解点感觉*/ void RandInitofSwarm(void); void UpdateofVandX(void); void UpdatePandGbest(void); #endif pso.c[cpp] view plain copy#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "time.h" #include "math.h" #include "pso.h" //初始化种群 void RandInitofSwarm(void) { int i, j; //学习因子C1,C2 swarm.C1 = 2.0; swarm.C2 = 2.0; for(j = 0; j < Dim; j++) { swarm.Xdown[j] = -10; //搜索空间范围 swarm.Xup[j] = 10; swarm.Vmax[j] = 0.1; //粒子飞翔速度最大值 } srand((unsigned)time(NULL)); for(i = 0; i < PNum; i++) { for(j = 0; j < Dim; j++) { swarm.Particle[i].X[j] = rand() / (double)RAND_MAX * (swarm.Xup[j] - swarm.Xdown[j]) + swarm.Xdown[j]; //-Xdown~Xup swarm.Particle[i].V[j] = rand() / (double)RAND_MAX * swarm.Vmax[j] * 2 - swarm.Vmax[j]; //-Vmax~Vmax } } } /*计算适应度函数的适应度，待进一步完善*/ static double ComputAFitness(double X[]) { /* OK min-f(0,0)=3 */ #if TEST return X[0]*X[0]+X[1]*X[1]+3; #endif /* min-f(0,-1)=3.x,y-(-2,2) */ #if GOLDSTEIN_PRICE return (1+pow(X[0]+X[1]+1,2)*(19-14*X[0]+3*pow(X[0],2)-14*X[1]+6*X[0]*X[1]+ 3*pow(X[1],2))*(30+pow((2*X[0]-3*X[1]),2)*/ (18-32*X[0]+12*pow(X[0],2)+48*X[1]-36*X[0]*X[1] + 27*pow(X[1],2)))); #endif /* min-f(0,0)=-1.x,y-(-4,4) */ #if SCHAFFER //函数:Schaffer's F6 return -1*(0.5-(sin(sqrt(X[0]*X[0]+X[1]*X[1]))*/ sin(sqrt(X[0]*X[0]+X[1]*X[1]))-0.5)/pow(( 1+0.001*(X[0]*X[0]+X[1]*X[1])),2)); #endif /* 此函数局部极值点有760个。 min-f(x,y)=-176.541793.x,y-(-10,10) (-7.589893,-7.708314),(-7.589893,-1.425128) (-7.5898893,4.858057),(-1.306708,-7.708314) (-1.306707,-1.425128),(-1.306708,4.858057) (4.976478,-7.708314),(4.976478,-1.425128) (4.976478,4.858057) */ #if HANSEN int i; double temp1=0,temp2=0; double hansenf=0; for (i=1;i <= 5;i++) { temp1+=i*cos((i-1)*X[0]+i); temp2+=i*cos((i-1)*X[1]+i); } hansenf=-1*temp1*temp2; return hansenf; #endif /* min-f(0,0)=-3600,x,y-(-5.12,5.12) 该问题的全局最优解被最差解包围, 局部极值点：(-5.12,5.12),(-5.12,-5.12) (5.12,-5.12),(5.12,5.12) f=-2748.78 */ #if NEEDLE return -1*pow((3/(0.05+pow(X[0]-1,2)+pow(X[1]-1,2))),2); #endif } //update V and X void UpdateofVandX(void) { int i, j; srand((unsigned)time(NULL)); for(i = 0; i < PNum; i++) { for(j = 0; j < Dim; j++) swarm.Particle[i].V[j] = W_FUN * swarm.Particle[i].V[j] + rand() / (double)RAND_MAX * swarm.C1 * (swarm.Particle[i].P[j] - swarm.Particle[i].X[j]) + rand() / (double)RAND_MAX * swarm.C2 * (swarm.GBest[j] - swarm.Particle[i].X[j]); for(j = 0; j < Dim; j++) { if(swarm.Particle[i].V[j] > swarm.Vmax[j]) swarm.Particle[i].V[j] = swarm.Vmax[j]; if(swarm.Particle[i].V[j] < -swarm.Vmax[j]) swarm.Particle[i].V[j] = -swarm.Vmax[j]; } for(j = 0; j < Dim; j++) { swarm.Particle[i].X[j] += swarm.Particle[i].V[j]; if(swarm.Particle[i].X[j] > swarm.Xup[j]) swarm.Particle[i].X[j] = swarm.Xup[j]; if(swarm.Particle[i].X[j] < swarm.Xdown[j]) swarm.Particle[i].X[j] = swarm.Xdown[j]; } } } /*更新个体极值P和全局极值GBest*/ void UpdatePandGbest(void) { int i, j; //update of P if the X is bigger than current P for (i = 0; i < PNum; i++) { if (swarm.Particle[i].Fitness < ComputAFitness(swarm.Particle[i].P)) { for(j = 0; j < Dim; j++) { swarm.Particle[i].P[j] = swarm.Particle[i].X[j]; } } } //update of GBest for(i = 0; i < PNum; i++) if(ComputAFitness(swarm.Particle[i].P) < ComputAFitness(swarm.Particle[swarm.GBestIndex].P)) swarm.GBestIndex = i; for(j = 0; j < Dim; j++) { swarm.GBest[j] = swarm.Particle[swarm.GBestIndex].P[j]; } printf("The %dth iteraction./n",cur_n); printf("GBestIndex:%d /n",swarm.GBestIndex ); printf("GBest:" ); for(j=0;j<Dim;j++) { printf("%.4f ,",swarm.GBest[j]); } printf("/n" ); printf("Fitness of GBest: %f /n/n",ComputAFitness(swarm.Particle[swarm.GBestIndex].P)); }新闻热点
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