粒子群优化算法（2）离散粒子群算法

      在上一篇博客 粒子群优化算法（1）中介绍了基本的粒子群算法，基本粒子群算法是基于连续空间（区间）进行搜索，然而在一些实际的工程应用中，我们的待求解的变量可能并不是历需的，而实一种离散型的变量。这就需要对基本的粒子群算法做出一些相应的改进。

      在离散粒子群算法中，将离散问题空间映射到连续粒子运动空间，并做适当的修改。任然保留经典粒子群算法的速度-位置更新策略。粒子在状态空间的取值只限于0，1两个值，而速度的每一个位代表的是粒子位置所对应的位取值为0/1的可能性。因此在离散粒子群算法中，粒子速度的更新公式依然保持不变，但是个体最优位置和全局最优位置每一位的取值只能为0/1。

      离散粒子群算法速度和位置的更新方式如下所示：


                                        v_{i}(t+1)=v_{i}(t)+c_{1}r_{r}(t)[p_{i,best}(t)-X_{i}(t)]+c_{2}r_{2}(t)[p_{g}(t)-X_{i}(t)]

      粒子速度的更新方式不变，但是其位置的更新方式如下所示：

       s(v_{i,j})=\frac{1}{1+e^{-v_{i,j}}}                        (利用sigmoid函数将例子的速度映射到0-1之间)

      则粒子的速度可以表示为：

      x_{i,j}=\left\{\begin{matrix} 1, rand()<s(v_{i,j})\\ 0, else \end{matrix}\right.

例如，对于经典的0-1背包问题：如果采用粒子群优化算法求解，只能是采用离散的粒子群算法：
问题描述：

有一个容量为V的背包，有N件物品，第i件物品的体积是c(i),价值是w(i).那么将哪些物品放入背包中，可以使得价值最大。假设具体的数据如下：

假设N=10, V = 300, 每件物品的体积为：[95, 75, 23, 73, 50, 22, 6, 57, 89, 98], 物品的价值为[89， 59，19, 43, 100, 72, 44, 16, 7, 64]

具体的计算流程如下：

1. 对速度进行初始化，对粒子的位置进行初始化，这里粒子的位置采用的二进制的表示方法。1表示选择该物体，0表示不选择该物体。其他的参数的初始化的过程与前面的方法一样。

源代码：

clc;
clear all;
NP = 100;      % 种群个数
G = 200;       % 迭代次数
D = 10;        % 决策变量的维度
c1 = 1.5;      % 学习因子
c2 = 1.5;
w_max = 0.8;   % 惯性权重
w_min = 0.4;
v_max = 5;     % 粒子的速度限制
v_min = -5;
V = 300;       % 背包容量
capacity = [95 75 23 73 50 22 6 57 89 98];      % 物品的体积
weight = [89 59 19 43 100 72 44 16 7 64];       % 物品的价值
penality = 2;
% 初始化种群个体
x = (rand(NP,D)>0.5);                        % 产生均匀分布的二进制串  randn产生的是符合正态分布的随机数
v = v_min + rand(NP,D)*(v_max - v_min);      % 速度进行初始化
 
% 初始化个体最优
individual_best = x;       %  每个个体的历史最优
pbest = zeros(NP, 1);      %  个体最优位置对应的适应度值
for k=1:NP
    pbest(k, 1) = func(individual_best(k, :), capacity, weight, V, penality);
end
 
% 初始化全局最优
global_best = zeros(1, D);
global_best_fit = eps;
for k=1:NP
    temp = func(individual_best(k, :), capacity, weight, V, penality);
    if temp > global_best_fit
        global_best = individual_best(k, :);
        global_best_fit = temp;
    end
end
 
% 进行迭代
for gen = 1:G
    % 计算动态惯性权值
    w = w_max - (w_max-w_min) * gen / G;
    for k=1:NP
        % 更新速度
        v(k, :) = w * v(k, :) + c1 * rand() * (individual_best(k, :) - x(k, :)) + c2 * rand() * (global_best - x(k, :));
        % 边界条件处理    % 边界吸收
        for t=1:D
            if v(k, D) > v_max
                v(k, D) = v_max;
            end
            if v(k, D) < v_min
                v(k, D) = v_min;
            end
        end
        % 使用sigmoid函数对速度进行映射
        vs(k, :) = 1./(1+exp(-v(k, :)));
        % 更新粒子的位置
        for t=1:D
            if vs(k, t)>rand()
                x(k, t) = 1;
            else
                x(k, t) = 0;
            end
        end
    end
    % 计算个体历史最优与全局最优
    % 个体历史最优
    for k=1:NP
        old_fitness = func(individual_best(k, :), capacity, weight, V, penality);
        new_fitness = func(x(k, :), capacity, weight, V, penality);
        if new_fitness > old_fitness
            individual_best(k, :) = x(k, :);
            pbest(k, 1) = new_fitness;
        end
    end
    % 全局最优
    for k=1:NP
        temp = func(individual_best(k, :), capacity, weight, V, penality);
        if temp > global_best_fit
            global_best = individual_best(k, :);
            global_best_fit = temp;
        end
    end
    global_optimal(gen) = global_best_fit;      % 记录每次迭代中
end
 
figure(1)
plot(global_optimal);
 
 
% 定义适应度函数
function res = func(x, capacity, weight, bag_volume, penality)
    % 适应度函数的输入参数
    % x: 可行解  二进制串
    % capacity:  物品的体积
    % bag_volume:  背包的容积
    % penality:   惩罚系数
    fitness = sum(x.*weight);          % 总的价值
    total_volume = sum(x.*capacity);   % 总的体积
    if total_volume <= bag_volume
        res = fitness;
    else
        res = fitness - penality * (total_volume - bag_volume);
    end
end

运行结果：

除此之外，还可以使用离散粒子群算法求解单变量的优化问题：
例如，求解函数的极值，函数的表达式如下所示：

                                                                  f(x)=x+6sin(5x)+4cos(3x)

其中：x\in [0,9]

可以画出函数的图像，如下所示：

源代码：

clc;
clear all;
xx = 0:0.05:9;
f_x = xx + 6*sin(4.*xx) + 9*cos(6.*xx);
figure(1)
plot(xx, f_x);
title('f(x)=x+6sin(4x)+9cos(6x)');
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
 
NP = 100;      % 种群个数
G = 200;       % 迭代次数
D = 10;        % 二进制编码的为位数
c1 = 1.5;      % 学习因子
c2 = 1.5;
w_max = 0.8;   % 惯性权重
w_min = 0.4;
v_max = 5;     % 粒子的速度限制
v_min = -5;
x_min = 0;
x_max = 9;
mode = 'min';  % 模式选择，是求函数的最大值函数函数的最小值  'min' , 'max'
 
% 初始化种群个体
x = (rand(NP,D)>0.5);                        % 产生均匀分布的二进制串  randn产生的是符合正态分布的随机数
v = v_min + rand(NP,D)*(v_max - v_min);      % 速度进行初始化
 
% 初始化个体最优
individual_best = x;       %  每个个体的历史最优
pbest = zeros(NP, 1);      %  个体最优位置对应的适应度值
for k=1:NP 
    pbest(k, 1) = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
end
 
% 初始化全局最优
if strcmp(mode, 'max')      % 求函数的最大值
    global_best = zeros(1, D);
    global_best_fit = eps;
    for k=1:NP
        temp = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
        if temp > global_best_fit
            global_best = individual_best(k, :);
            global_best_fit = temp;
        end
    end
else                        % 求函数的最小值
    global_best = zeros(1, D);
    global_best_fit = inf;
    for k=1:NP
        temp = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
        if temp < global_best_fit
            global_best = individual_best(k, :);
            global_best_fit = temp;
        end
    end
end
 
% 开始迭代
for gen=1:G
    % 计算动态惯性权值
    w = w_max - (w_max-w_min) * gen / G;
    for k=1:NP
        % 更新速度
        v(k, :) = w * v(k, :) + c1 * rand() * (individual_best(k, :) - x(k, :)) + c2 * rand() * (global_best - x(k, :));
        % 边界条件处理    % 边界吸收
        for t=1:D
            if v(k, D) > v_max
                v(k, D) = v_max;
            end
            if v(k, D) < v_min
                v(k, D) = v_min;
            end
        end
        % 使用sigmoid函数对速度进行映射
        vs(k, :) = 1./(1+exp(-v(k, :)));
        % 更新粒子的位置
        for t=1:D
            if vs(k, t)>rand()
                x(k, t) = 1;
            else
                x(k, t) = 0;
            end
        end
    end
    
    % 更新粒子的历史最有位置
    if strcmp(mode, 'min')
        % 个体最优位置
        for k=1:NP
            old_fitness = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
            new_fitness = func(x(k, :), x_max, x_min, D);
            if new_fitness < old_fitness
                individual_best(k, :) = x(k, :);     % 个体最优位置更新
            end
        end
        
        % 全局最优位置
        for k=1:NP
            temp = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
            if temp < global_best_fit
                global_best = individual_best(k, :);
                global_best_fit = temp;
            end
        end
    else
        % 个体最优位置
        for k=1:NP
            old_fitness = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
            new_fitness = func(x(k, :), x_max, x_min, D);
            if new_fitness > old_fitness
                individual_best(k, :) = x(k, :);     % 个体最优位置更新
            end
        end
        
        % 全局最优位置
        for k=1:NP
            temp = func(individual_best(k, :), x_max, x_min, D);
            if temp > global_best_fit
                global_best = individual_best(k, :);
                global_best_fit = temp;
            end
        end
    end
    
    % 记录函数的适应度值
    fitness_optimal(gen) = global_best_fit;
end
 
figure(2)
plot(fitness_optimal);
xlabel('x')
ylabel('f(x)');
title(['适应度值  ', num2str(fitness_optimal(end)), ' | ', num2str(x_min+(x_max-x_min)/(2^D-1)*binary2dec(global_best))]);
 
function res = func(x, xmax, xmin, D)
    % 参数  x 二进制串
    % vmax : 速度的最大值
    % vmin : 速度的最小值
    % D ： 二进制的编码位数
    temp_ = binary2dec(x);
    temp = xmin + (xmax-xmin)/(2^D-1) * temp_;
    res = temp + 6*sin(4*temp) + 9*cos(6*temp);
end
 
function res = binary2dec(x)
    total_value = 0;
    for k=length(x):-1:1
        total_value = total_value + x(k)*2^(length(x)-k);
    end
    res = total_value;
end

求取最大值，将mode参数设置为‘max’即可：

求取最小值，将mode参数设置为‘min’即可：

 

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