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2.部分仿真图预览
3.算法概述
在PSO中，群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下，这是一个权重向量，表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代，找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置，每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时，该过程产生一个解决该问题的良好解决方案，因为粒子会聚在近似最优解上。
4.部分源码
...........................................................
pbest = zeros(pop_size,part_size+1); % pbest the best result, last column contain the parameter as well
w_max = 0.9; % w_max maximum of weight
w_min = 0.4; % w_min minumum of weitht
v_max = 2; % ** maximum of velocity
c1 = 2; % learning parameter 1
c2 = 2; % learning parameter 2
best_record = zeros(1,max_gen); % best_record remember the best particle's parameters
.............................................................
for i=1:max_gen
grid on;
ezmesh(z,[-1,1,-1,1]),hold on,grid on,plot3(arr_present(:,1),arr_present(:,2),arr_present(:,3),'*'),hold off;
drawnow
F(i)=getframe;
pause(0.01);
% m(:,i) = getframe; %
w = w_max-(w_max-w_min)*i/max_gen;
reset = 0; % reset = 1
if reset==1
bit = 1;
for k=1:part_size
bit = bit&(range(arr_present(:,k))<0.1);
end
if bit==1 % bit=1, reset position and velocity
arr_present = ini_pos(pop_size,part_size); % present position
v = ini_v(pop_size,part_size); % velocity initialization
for k=1:pop_size % re-calculate affinity
arr_present(k,end) = fitness(arr_present(k,1:part_size));
end
warning('Reset particle because they already converged……');
display(i);
end
end
for j=1:pop_size
v(j,:) = w.*v(j,:)+c1.*rand.*(pbest(j,1:part_size)-arr_present(j,1:part_size))...
+c2.*rand.*(gbest(1:part_size)-arr_present(j,1:part_size)); % renew velocity (a)
% The abs(velocity) must <5————————————————————————————
c = find(abs(v)>6);
v(c) = sign(v(c))*6; %if v>3.14则，v=3.14
arr_present(j,1:part_size) = arr_present(j,1:part_size)+v(j,1:part_size); % renew position (b)
arr_present(j,end) = fitness(arr_present(j,1:part_size));
if (arr_present(j,end)>pbest(j,end))&(Region_in(arr_present(j,:),region)) % renew pbest
pbest(j,:) = arr_present(j,:);
end
end
end
figure
plot(best_record)
a223
