[Solución de optimización] Optimización de la función del algoritmo de enjambre de partículas basado en la función de penalización de Matlab [incluido el código fuente 216 de Matlab]

1. Introducción

1 Descripción general
Desde la creación de la biónica a mediados de la década de 1950, muchos académicos han comenzado a buscar nuevos algoritmos de la biología para utilizarlos en problemas complejos de optimización. Algunos académicos han propuesto respectivamente algoritmos evolutivos simulados adecuados para problemas complejos de optimización en el mundo real mediante el estudio del mecanismo de evolución biológica, como SA, SOA, ACO, PSO, GA, etc. Por ejemplo, el algoritmo genético GA creado por el profesor JH Holland de la Universidad de Michigan en los Estados Unidos, la estrategia de evolución creada por Rechenberg y el plan de evolución creado por Fogel. El algoritmo genético GA, la estrategia de evolución y la programación evolutiva tienen ciertas similitudes. Todos provienen de la teoría de la evolución de Darwin. Entre ellos, el algoritmo genético GA tiene la investigación más profunda, la teoría más madura y la aplicación más amplia. Particle Swarm Optimization (PSO) también es un campo multidisciplinario, que también atrae a muchos académicos a utilizar diferentes métodos técnicos para mejorarlo e investigarlo, incluidos investigadores científicos en muchas disciplinas como matemáticas, informática, biología y física. El algoritmo de optimización de grupo PSO tiene amplias perspectivas de aplicación en muchos campos como la industria, el transporte, la industria química, la energía, la agricultura, la defensa nacional, la ingeniería y las comunicaciones. Por lo tanto, la investigación sobre el algoritmo de optimización del enjambre de partículas es de gran importancia.
2 Modelo de algoritmo de enjambre de partículas
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En segundo lugar, el código fuente

% 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

Tres, resultados en ejecución

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Cuatro, comentarios

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