好奇为什么会这样,这个函数是二元,上一个也是二元但是上面那个被我%的就不会出问题,应该如何解决,matlab语言
%% 初始化种群
clear
clc
%f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y) ;%[-5.12 ,5.12 ]
f = @(x,y) (4 * pi * x / y)^2 * 25 ;%[-5.12 ,5.12 ]
x0 = [-5.12:0.05:5.12];
y0 = x0 ;
[X,Y] = meshgrid(x0,y0);
Z =f(X,Y) ;
figure(1); mesh(X,Y,Z);
colormap(parula(5));
N = 50; % 初始种群个数
d = 2; % 可行解维数
ger = 100; % 最大迭代次数
limit = [-5.12,5.12]; % 设置位置参数限制
vlimit = [-.5, .5]; % 设置速度限制
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 0.5; % 自我学习因子
c2 = 0.5; % 群体学习因子
x = limit(1) + ( limit( 2 ) - limit( 1) ) .* rand(N, d);%初始种群的位置
v = rand(N, d); % 初始种群的速度
xm = x; % 每个个体的历史最佳位置
ym = zeros(1, d); % 种群的历史最佳位置
fxm = ones(N, 1)*inf; % 每个个体的历史最佳适应度
fym = inf; % 种群历史最佳适应度
% record = zeros(ger,1);
hold on
% [X,Y] = meshgrid(x(:,1),x(:,2));
% Z = f( X,Y ) ;
scatter3( x(:,1),x(:,2) ,f( x(:,1),x(:,2) ),'r*' );
figure(2)
record=[];
%% 群体更新
iter = 1;
% record = zeros(ger, 1); % 记录器
while iter <= ger
fx = f( x(:,1),x(:,2) ) ;% 个体当前适应度
for i = 1:N
if fx(i) i)
fxm(i) = fx(i); % 更新个体历史最佳适应度
xm(i,:) = x(i,:); % 更新个体历史最佳位置(取值)
end
end
if min(fxm)< fym
[fym, nmin] = min(fxm); % 更新群体历史最佳适应度
ym = xm(nmin, :); % 更新群体历史最佳位置
end
v = v * w + c1 * rand * (xm - x) + c2 * rand * (repmat(ym, N, 1) - x);% 速度更新
% 边界速度处理
v(v > vlimit(2)) = vlimit(2);
v(v < vlimit(1)) = vlimit(1);
x = x + v;% 位置更新
% 边界位置处理
x(x > limit(2)) = limit(2);
x(x < limit(1)) = limit(1);
record(iter) = fym;%最大值记录
subplot(1,2,1)
mesh(X,Y,Z)
hold on
scatter3( x(:,1),x(:,2) ,f( x(:,1),x(:,2) ) ,'r*');title(['状态位置变化','-迭代次数:',num2str(iter)])
subplot(1,2,2);plot(record);title('最优适应度进化过程')
pause(0.01)
iter = iter+1;
end
figure(4);mesh(X,Y,Z); hold on
scatter3( x(:,1),x(:,2) ,f( x(:,1),x(:,2) ) ,'r*');title('最终状态位置')
disp(['最优值:',num2str(fym)]);
disp(['变量取值:',num2str(ym)]);
报这个错可能有两种原因
1.在求逆的时候使用了inv函数,而inv函数对于不是可逆矩阵的矩阵求逆就会出错
解决方法是将inv函数改为pinv函数,pinv就是对不是可逆矩阵的矩阵求伪逆
2.数据点位于一条直线上。(好几个变量共线)