[Optimierungslösung] Funktionsoptimierung des Partikelschwarmalgorithmus basierend auf der Matlab-Straffunktion [einschließlich Matlab-Quellcode 216]

1. Einleitung

1 Überblick
Seit der Gründung der Bionik Mitte der 1950er Jahre haben viele Wissenschaftler begonnen, neue Algorithmen aus der Biologie zu entwickeln, um sie bei komplexen Optimierungsproblemen einzusetzen. Einige Wissenschaftler haben jeweils simulierte evolutionäre Algorithmen vorgeschlagen, die für komplexe Optimierungsprobleme in der realen Welt geeignet sind, indem sie den Mechanismus der biologischen Evolution wie SA, SOA, ACO, PSO, GA usw. untersuchen. Zum Beispiel der genetische Algorithmus GA, der von Professor JH Holland von der University of Michigan in den USA erstellt wurde, die von Rechenberg entwickelte Evolutionsstrategie und der von Fogel erstellte Evolutionsplan. Der genetische Algorithmus GA, die Evolutionsstrategie und die evolutionäre Programmierung weisen bestimmte Ähnlichkeiten auf. Sie alle stammen aus Darwins Evolutionstheorie. Unter diesen hat der genetische Algorithmus GA die gründlichste Forschung, die ausgereifteste Theorie und die breiteste Anwendung. Die Partikelschwarmoptimierung (PSO) ist auch ein multidisziplinäres Feld, das auch viele Wissenschaftler anzieht, um sie mit verschiedenen technischen Methoden zu verbessern und zu erforschen, einschließlich wissenschaftlicher Forscher in vielen Disziplinen wie Mathematik, Informatik, Biologie und Physik. Der Algorithmus zur Gruppenoptimierung PSO hat breite Anwendungsaussichten in vielen Bereichen wie Industrie, Transportwesen, chemische Industrie, Energie, Landwirtschaft, Landesverteidigung, Ingenieurwesen und Kommunikation. Daher ist die Erforschung des Algorithmus zur Optimierung des Partikelschwarms von großer Bedeutung.
2 Modell des Partikelschwarmalgorithmus
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Zweitens der Quellcode

% 改进的快速粒子群优化算法 (APSO):
function apso
% 参数设置
global lamda1 lamda2 m ua_max eta_T r G f alpha Cd A rou K Ttq_max Fz fai ge_ne_pe du
lamda1 = 0.2; % 动力性发挥程度加权因子；
lamda2 = 0.8; % 经济性加权因子；
m = 1092;     % 整车质量（kg）；
ua_max = 50;  % 最大车速(km/h)；
eta_T = 0.9;  % 传动系的传动效率；
r = 0.3;      % 车轮半径(m)；
g = 9.8;      % 重力加速度（g*m/s^2） 
G = m*g;      % 汽车重力G=mg，(N)；
f = 0.015;    % 汽车的滚动阻力系数；
alpha = 25*pi/180;   % 道路坡度角-->弧度；
Cd = 0.32;           % 空气阻力系数；
A = 1.5;             % 迎风面积，即汽车行驶方向的投影面积(m^2)；
rou = 7.0;           % 燃油重度，N/L；
K = 1.05;            % 考虑连续加速,加权系数；
Ttq_max = 132;       % 发动机的最大转矩(N.m)；
Fz = G/4;            % 驱动轮上的法向反作用力(N)；
fai = 0.7;           % 地面附着系数；
ge_ne_pe = 205;      % 发动机的燃油消耗率 (g/kW.h)；
du = 0.1;            % 步长

% 变量
Lb=[ 1   1   0.5  0.5  0.3  2]; %下边界
Ub=[5.0 4.0  3.0  2.0  1.0  6]; %上边界
% 默认参数
para=[25 150 0.95]; %[粒子数，迭代次数，gama参数]

% APSO 优化求解函数
[gbest,fmin]=pso_mincon(@cost,@constraint,Lb,Ub,para);

% 输出结果
Bestsolution=gbest % 全局最优个体
fmin

%% 目标函数
function fy=cost(x)
% ig1 = x(1);   %变速器第1挡的传动比
% ig2 = x(2);   %变速器第2挡的传动比
% ig3 = x(3);   %变速器第3挡的传动比
% ig4 = x(4);   %变速器第4挡的传动比
% ig5 = x(5);   %变速器第5挡的传动比
% ig0 = x(6);   %主减速器传动比
global lamda1 lamda2 m ua_max eta_T r G f alpha Cd A rou K Ttq_max Fz fai ge_ne_pe du

% 发动机功率(Pe)
T = 0; % 时间
Q = 0; % 耗油量
for ua = 0.1:0.1:ua_max

    if ua<=10
        delta = 1.06+0.04*x(1).^2;  % 汽车旋转质量换算系数
        ne = ua*x(6)*x(1)/0.377/r;  % 转速（r/min）
        Pe = ( G*f*ua/3600 + Cd*A*ua.^3/76140 + delta*m*ua*du/3600)/eta_T;
        Me = 9549*Pe./ne;  % 发动机转矩(N.m)
        Ft = Me*x(1)*x(6)*eta_T/r;  % 汽车的驱动力
    elseif ua>10 && ua<=20
        delta = 1.06+0.04*x(2).^2;  % 汽车旋转质量换算系数
        ne = ua*x(6)*x(2)/0.377/r;  % 转速（r/min）
        Pe = ( G*f*ua/3600 + Cd*A*ua.^3/76140 + delta*m*ua*du/3600)/eta_T;
        Me = 9549*Pe./ne;  % 发动机转矩(N.m)
        Ft = Me*x(2)*x(6)*eta_T/r;  % 汽车的驱动力
     elseif ua>20 && ua<=30
        delta = 1.06+0.04*x(3).^2;  % 汽车旋转质量换算系数
        ne = ua*x(6)*x(3)/0.377/r;  % 转速（r/min）
        Pe = ( G*f*ua/3600 + Cd*A*ua.^3/76140 + delta*m*ua*du/3600)/eta_T;
        Me = 9549*Pe./ne;  % 发动机转矩(N.m)
        Ft = Me*x(3)*x(6)*eta_T/r;  % 汽车的驱动力
     elseif ua>30 && ua<=40
        delta = 1.06+0.04*x(4).^2;  % 汽车旋转质量换算系数 
        ne = ua*x(6)*x(4)/0.377/r;  % 转速（r/min）
        Pe = ( G*f*ua/3600 + Cd*A*ua.^3/76140 + delta*m*ua*du/3600)/eta_T;
        Me = 9549*Pe./ne;  % 发动机转矩(N.m)
        Ft = Me*x(4)*x(6)*eta_T/r;  % 汽车的驱动力
     elseif ua>40 && ua<=ua_max
        delta = 1.06+0.04*x(4).^2;  % 汽车旋转质量换算系数
        ne = ua*x(6)*x(5)/0.377/r;  % 转速（r/min）
        Pe = ( G*f*ua/3600 + Cd*A*ua.^3/76140 + delta*m*ua*du/3600)/eta_T;
        Me = 9549*Pe./ne;  % 发动机转矩(N.m)
        Ft = Me*x(5)*x(6)*eta_T/r;  % 汽车的驱动力
    end

Drei laufende Ergebnisse

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Viertens Bemerkungen

[Optimierungslösung] Optimierung des städtischen Verkehrssignals basierend auf dem von matalb verbesserten genetischen Algorithmus IGA [einschließlich Matlab-Quellcode 215]