【优化求解】粒子群算法求解干扰受限无人机辅助网络优化问题【含Matlab源码 230期】

本文介绍了粒子群优化算法的基本原理,包括初始化、速度和位置更新,以及Matlab中的实现。还列举了该算法在智能优化、机器学习、图像处理、路径规划等多个领域的应用示例。

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⛄一、粒子群简介

1 粒子群优化算法
粒子群优化算法( PSO)是指通过模拟鸟群觅食的协作行为,实现群体最优化。PSO是一种并行计算的智能算法,其基本模型如下:

假设群体规模为M,在D维空间中,群体中的第i个个体表示为XD= ( xm1,xm2…xm D)T,速度表示为VD= ( vm1,vm2…vm D)T,位置( 代表在当前空间中搜索到的最佳点,即个体极值) 表示为PD= ( pm1,pm2…pm D)T,m = 1,2,…,M,将粒子个体的最小极值最为当前全局最优位置, 表示为Pg= ( pg1,pg2…pg D)T。速度与位置的更新公式[2]为:
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式中: i = 1,2,…M; j为粒子的第j维; k为迭代次数; c1与c2为加速度常数,分别用于调节粒子自身最佳位置和全局最佳位置的步长,一般在0 ~ 2 之间取值; r1与r2为在[0,1]区间分别的随机函数。为了减少搜索空间的可能性,通常要给粒子的速度设定范围,即vij∈[Vmin,Vmax]。

粒子群优化算法的流程如下:

  1. 初始化。设置种群相关初始化参数,包括种群数目M、迭代次数T、粒子速度与位置、速度范围。
  2. 计算粒子适应度。
  3. 更新个体极值。如果当前适应度值优于上次的迭代的值,那么则将当前值作为新的个体极值。
  4. 更新种群极值。
  5. 更新粒子的速度与位置。
  6. 判断。若满足设定的结束条件,则进行下一步,若不满足,则返回到步骤2。
  7. 结束。

⛄二、部分源代码

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clear;
tic;

⛄三、运行结果

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⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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