离散粒子群算法（DPSO）求解路径规划（Matlab代码实现）

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     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 离散粒子群算法

2 Matlab代码实现

3 写在最后

1 离散粒子群算法

普通粒子群算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）的粒子初始位置、更新速度都是连续函数，与之对应，位置和速度更新均为离散值的算法是离散PSO算法（Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm， DPSO）；

一般就是在跟新粒子位置后，对粒子进行离散点处理；

比如：你的粒子的离散点是0到9的整数。那么对每个粒子更新位置后，比如是在（0,1）范围内的随机数。那么就（0，0.1）范围令其值为0；（0.1,0.2）范围令其值为1；............（0.9.1）范围令其值为9。当然初始位置值也需要这样处理.

2 Matlab代码实现

本文仅展现部分代码，全部代码见：🍞正在为您运送作品详情

function main()
%% 初始化城市位置向量
city_nums=5;
%% 初始化微粒群参数
particle_nums=100;
%% 最大进化代数
max_iter=100;
%% 速度位置更新方式 v=（c1max-i/itermax*(c1max-c1min)）*v+c2(Pbest-Pi)+c3(Pgbest-Pi);
%% 速度由N*N的矩阵来表示；
%% 微粒个数为particle_nums;
%% position_Matrix(1:city_nums):当前微粒路径
%% position_Matrix(city_nums+1):当前微粒适应度值
%% position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1):个体最优路径
%% position_Matrix(2*city_nums+2):个体最优适应度值
city_position_x_max=10;city_position_y_max=10;city_position=rand(city_nums,2);
city_position(:,1)=city_position(:,1)*city_position_x_max;
city_position(:,2)=city_position(:,2)*city_position_y_max;
%% 初始化城市距离矩阵
city_distance=zeros(city_nums,city_nums);
for i=1:city_nums
    for j=1:i
        city_distance(i,j)=sqrt((city_position(i,1)-city_position(j,1)).^2+(city_position(i,1)-city_position(j,1)).^2);
        city_distance(j,i)=city_distance(i,j);
    end
end
position_Matrix=zeros(2*city_nums+2,particle_nums);
speed_current_Matrix=zeros(city_nums,city_nums,particle_nums);
c_x=0.5;c_1_min=0.0;c_1_max=1;c_2=0.4;c_3=0.2;
%% 初始化微粒的速度和位置
for i=1:particle_nums
    position_Matrix(1:city_nums,i)=wGenerate(city_nums);
    position_Matrix(city_nums+1,i)=calFitness(position_Matrix(1:city_nums,i),city_distance);
    position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1,i)=position_Matrix(1:city_nums,i);
    position_Matrix(2*city_nums+2,i)=position_Matrix(city_nums+1,i);
    st_Matrix=ones(city_nums).*c_x-eye(city_nums)>rand(city_nums);
    speed_current_Matrix(:,:,i)=(st_Matrix+st_Matrix')>ones(city_nums);
end 
[globalBestFitness,thisIndex]=min(position_Matrix(2*city_nums+2,:),[],2);
globalBestPath=position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1,thisIndex);
pathPlot(globalBestPath,city_position)
title(num2str(globalBestFitness));
%% 迭代过程
for iter=1:max_iter
    for i=1:particle_nums
        PbestLinkM=linkM(position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1,i));
        PgbestLinkM=linkM(globalBestPath);
        v_1_M=PM2VM(speed_current_Matrix(:,:,i),c_1_max-i./max_iter*(c_1_max-c_1_min));
        v_2_M=PM2VM(sub_M(PbestLinkM,speed_current_Matrix(:,:,i)),c_2);
        v_3_M=PM2VM(sub_M(PgbestLinkM,speed_current_Matrix(:,:,i)),c_3);
        v_M=and_M(and_M(v_1_M,v_2_M),v_3_M);
        for j=1:city_nums
            for k=j:city_nums
                if(v_M(j,k)==1)
                    position_Matrix(1:city_nums,i)=add_M(position_Matrix(1:city_nums,i),[j;k]);
                end
            end
        end
        position_Matrix(city_nums+1,i)=calFitness(position_Matrix(1:city_nums,i),city_distance);
        if(position_Matrix(city_nums+1,i)2*city_nums+2,i))
            position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1,i)=position_Matrix(1:city_nums,i);
            position_Matrix(2*city_nums+2,i)=position_Matrix(city_nums+1,i);
        end
    end
    [globalBestFitness,thisIndex]=min(position_Matrix(2*city_nums+2,:),[],2);
    globalBestPath=position_Matrix(city_nums+2:2*city_nums+1,thisIndex);
%     st_Matrix=ones(city_nums).*c_x-eye(city_nums)>rand(city_nums);
%     speed_current_Matrix(:,:,thisIndex)=(st_Matrix+st_Matrix')>ones(city_nums);
end
grid on;
figure
pathPlot(globalBestPath,city_position)
title(num2str(globalBestFitness));

3 写在最后

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