[Algorithm] 群體智慧優化演算法之粒子群優化演算法
%% 該檔案演示基於TSP-PSO演算法 clc;clear %% 載入資料 data=load('eil51.txt') cityCoor=[data(:,2) data(:,3)];%城市座標矩陣 figure plot(cityCoor(:,1),cityCoor(:,2),'ms','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g') legend('城市位置') ylim([4 78]) title('城市分佈圖','fontsize',12) xlabel('km','fontsize',12) ylabel('km','fontsize',12) %ylim([min(cityCoor(:,2))-1 max(cityCoor(:,2))+1]) grid on %% 計算城市間距離 n=size(cityCoor,1); %城市數目 cityDist=zeros(n,n); %城市距離矩陣 for i=1:n for j=1:n if i~=j cityDist(i,j)=((cityCoor(i,1)-cityCoor(j,1))^2+... (cityCoor(i,2)-cityCoor(j,2))^2)^0.5; end cityDist(j,i)=cityDist(i,j); end end nMax=1000; %進化次數 indiNumber=50; %個體數目 individual=zeros(indiNumber,n); %^初始化粒子位置 for i=1:indiNumber individual(i,:)=randperm(n); end %% 計算種群適應度 indiFit=fitness(individual,cityCoor,cityDist); [value,index]=min(indiFit); tourPbest=individual; %當前個體最優 tourGbest=individual(index,:) ; %當前全域性最優 recordPbest=inf*ones(1,indiNumber); %個體最優記錄 recordGbest=indiFit(index); %群體最優記錄 xnew1=individual; %% 迴圈尋找最優路徑 L_best=zeros(1,nMax); for N=1:nMax N %計算適應度值 indiFit=fitness(individual,cityCoor,cityDist); %更新當前最優和歷史最優 for i=1:indiNumber if indiFit(i)<recordPbest(i) recordPbest(i)=indiFit(i); tourPbest(i,:)=individual(i,:); end if indiFit(i)<recordGbest recordGbest=indiFit(i); tourGbest=individual(i,:); end end [value,index]=min(recordPbest); recordGbest(N)=recordPbest(index); %% 交叉操作 for i=1:indiNumber % 與個體最優進行交叉 c1=unidrnd(n-1); %產生交叉位 c2=unidrnd(n-1); %產生交叉位 while c1==c2 c1=round(rand*(n-2))+1; c2=round(rand*(n-2))+1; end chb1=min(c1,c2); chb2=max(c1,c2); cros=tourPbest(i,chb1:chb2); ncros=size(cros,2); %刪除與交叉區域相同元素 for j=1:ncros for k=1:n if xnew1(i,k)==cros(j) xnew1(i,k)=0; for t=1:n-k temp=xnew1(i,k+t-1); xnew1(i,k+t-1)=xnew1(i,k+t); xnew1(i,k+t)=temp; end end end end %插入交叉區域 xnew1(i,n-ncros+1:n)=cros; %新路徑長度變短則接受 dist=0; for j=1:n-1 dist=dist+cityDist(xnew1(i,j),xnew1(i,j+1)); end dist=dist+cityDist(xnew1(i,1),xnew1(i,n)); if indiFit(i)>dist individual(i,:)=xnew1(i,:); end % 與全體最優進行交叉 c1=round(rand*(n-2))+1; %產生交叉位 c2=round(rand*(n-2))+1; %產生交叉位 while c1==c2 c1=round(rand*(n-2))+1; c2=round(rand*(n-2))+1; end chb1=min(c1,c2); chb2=max(c1,c2); cros=tourGbest(chb1:chb2); ncros=size(cros,2); %刪除與交叉區域相同元素 for j=1:ncros for k=1:n if xnew1(i,k)==cros(j) xnew1(i,k)=0; for t=1:n-k temp=xnew1(i,k+t-1); xnew1(i,k+t-1)=xnew1(i,k+t); xnew1(i,k+t)=temp; end end end end %插入交叉區域 xnew1(i,n-ncros+1:n)=cros; %新路徑長度變短則接受 dist=0; for j=1:n-1 dist=dist+cityDist(xnew1(i,j),xnew1(i,j+1)); end dist=dist+cityDist(xnew1(i,1),xnew1(i,n)); if indiFit(i)>dist individual(i,:)=xnew1(i,:); end %% 變異操作 c1=round(rand*(n-1))+1; %產生變異位 c2=round(rand*(n-1))+1; %產生變異位 while c1==c2 c1=round(rand*(n-2))+1; c2=round(rand*(n-2))+1; end temp=xnew1(i,c1); xnew1(i,c1)=xnew1(i,c2); xnew1(i,c2)=temp; %新路徑長度變短則接受 dist=0; for j=1:n-1 dist=dist+cityDist(xnew1(i,j),xnew1(i,j+1)); end dist=dist+cityDist(xnew1(i,1),xnew1(i,n)); if indiFit(i)>dist individual(i,:)=xnew1(i,:); end end [value,index]=min(indiFit); L_best(N)=indiFit(index); tourGbest=individual(index,:); end tourGbest minbest=min(L_best) %% 結果作圖 figure plot(L_best) title('演算法訓練過程') xlabel('迭代次數') ylabel('適應度值') grid on figure hold on plot([cityCoor(tourGbest(1),1),cityCoor(tourGbest(n),1)],[cityCoor(tourGbest(1),2),... cityCoor(tourGbest(n),2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g') hold on for i=2:n plot([cityCoor(tourGbest(i-1),1),cityCoor(tourGbest(i),1)],[cityCoor(tourGbest(i-1),2),... cityCoor(tourGbest(i),2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g') hold on end legend('規劃路徑') scatter(cityCoor(:,1),cityCoor(:,2)); title('規劃路徑','fontsize',10) xlabel('km','fontsize',10) ylabel('km','fontsize',10) grid on ylim([4 80])
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