PSO-constrained optimization

最新推荐文章于 2023-08-25 18:15:24 发布

Osseyda

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分类专栏：优化算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_39286218/article/details/80457583

本文使用PSO算法解决多目标约束优化问题，通过ObjectiveFunction设计引入惩罚函数，实现对约束条件的处理。经过分析，优化结果表明Swarm.GBEST满足约束条件，证明优化效果可靠准确。此外，利用meshgrid绘制了目标函数的3D景观图，有助于理解优化过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题描述：

用PSO优化多目标约束问题

文件目录：

PSO.m

ObjectiveFunction.m

DrawLandscape.m

PSO.m
clear all
close all
clc

%define the details of this problem
nVar = 2;
ub = [10 10];
lb = [-10 -10];
fobj = @ObjectiveFunction;

%define the PSO's parameters
noP = 30;
maxIter = 500;
wMax = 0.9;
wMin = 0.2;
c1 = 2;
c2 = 2;
vMax = (ub-lb) .* 0.2;
vMin = -vMax;

%initialise the particles
for k = 1 : noP
    Swarm.Particles(k).X = (ub-lb) .* rand(1,nVar) + lb;
    Swarm.Particles(k).V = zeros(1,nVar);
    Swarm.Particles(k).PBEST.X = zeros(1,nVar);
    Swarm.Particles(k).PBEST.O = inf;
    
    Swarm.GBEST.X = zeros(1,nVar);
    Swarm.GBEST.O = inf;
end

%main loop
for t = 1 : maxIter
    %ca