Question

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Answer 1

刚给你回答过了呀
% File: PSO and Immune
% Author: xxhalec
% ysu
% m 粒子数
% n 变量维数（暂时为2维，有待改进）
% x m*n 矩阵
% pbx m*n 矩阵
% v m*n 矩阵
% gbx 1*n 矩阵---全局最优解
% pbx 1*n 矩阵---个体最优解
% pbf m*1 矩阵----个体最优值
% gbf----实数，全局最优解
% k：迭代次数

%格式标准化

clear all;
clc;
format long;

%初始化各个因子
tic
n=10;
m=50;
c1=1.6;
c2=1.6;
w=0.7298;

xmax=600;
vmax=100;

eps=10^(-5); %满足条件的误差
MaxDT=1000; % 最大迭代次数

%产生随机m个粒子,初始化粒子的位置和速度
x=-600+1200.*rand(m,n);
v=100.*rand(m,n);

%计算粒子的适应度
for i=1:m
x(i,3*n+1)=fitness(x(i,:),n);
end
x(:,n+1:2*n)=v;
%按照粒子的适应度升序排列
x(:,3*n+2)=abs(x(:,3*n+1));
B=sortrows(x,3*n+2);

%求个体极值和全局极值
B(:,2*n+1:3*n)=B(:,1:n);
pbx=B(:,2*n+1:3*n);
pbf=B(:,3*n+1);
gbx=B(1,2*n+1:3*n);
gbf=B(1,3*n+1);
xk=B(:,1:n);
v=B(:,(n+1):2*n);

%根据粒子群公式迭代，位置、速度更新
for i=1:m
v(i,:)=w.*v(i,:)+c1.*rand.*(pbx(i,:)-xk(i,:))+c2.*rand.*(gbx-xk(i,:));
for j=1:n
if v(i,j)>vmax
v(i,j)=vmax;
elseif v(i,j)<-vmax
v(i,j)=-vmax;
end
end
xk(i,:)=xk(i,:)+v(i,:);
for j=1:n
if xk(i,j)>xmax
xk(i,j)=xmax;
elseif xk(i,j)<-xmax
xk(i,j)=-xmax;
end
end
end
B(:,1:n)=xk;
B(:,(n+1):2*n)=v;
x=xk;

%开始循环

for k=1:MaxDT
for i=1:m
x(i,2*n+1)=fitness(x(i,:),n);
end
for i=1:m
if abs(x(i,2*n+1))<abs(B(i,3*n+1))
B(i,3*n+1)=x(i,2*n+1);
B(i,2*n+1:3*n)=x(i,1:n);
end
end
B(:,3*n+2)=abs(B(:,3*n+1));
B=sortrows(B,3*n+2);
pbx=B(:,2*n+1:3*n);
pbf=B(:,3*n+1);
gbf=B(1,3*n+1);
gbx=B(1,2*n+1:3*n);

if abs(gbf)<eps
break
end

%以下为免疫程序,b---克隆常数，c---变异常数
b=1;
c=100;
E=0;
for i=1:m
E=E+B(i,3*n+1);
end
%开始克隆，克隆个数a由特定公式给出,用ceil取整朝正无穷方向取整,克隆的对象为gbx；
%克隆的对象为x时怎样？？？？需验证？？？
for i=1:m
temx=B(i,2*n+1:3*n);
temf=B(i,3*n+1);
a=ceil(b*m/i);

%%%克隆出粒子集合
for j=1:a
for r=1:n
cl(j,r)=temx(:,r)+c*temf/E*randn;
if cl(j,r)>xmax
cl(j,r)=xmax;
elseif cl(j,r)<-xmax
cl(j,r)=-xmax;
end
end
end
%选择对抗原具有最大亲和力的克隆抗体
for j=1:a
cl(j,n+1)=fitness(cl(j,:),n);
end
cl(:,n+2)=abs(cl(:,n+1));
clB=sortrows(cl,n+2);
%克隆替换
if abs(clB(1,n+1))<abs(B(i,3*n+1))
for r=1:n
B(i,2*n+r)=clB(1,r);
end
B(i,3*n+1)=clB(1,n+1);
end
clB=0;
cl=0;
end
%克隆结束
%x(:,(n+1):2*n)=v;
%x(:,2*n+2)=abs(x(:,2*n+1));
B(:,3*n+2)=abs(B(:,3*n+1));
B=sortrows(B,3*n+2);

pbf=B(:,3*n+1);
gbf=B(1,3*n+1);
pbx=B(:,2*n+1:3*n);
gbx=B(1,2*n+1:3*n);

if abs(gbf)<eps
break
end

xk=B(:,1:n);
v=B(:,(n+1):2*n);
for i=1:m
v(i,:)=w.*v(i,:)+c1.*rand.*(pbx(i,:)-xk(i,:))+c2.*rand.*(gbx-xk(i,:));
for j=1:n
if v(i,j)>vmax
v(i,j)=vmax;
elseif v(i,j)<-vmax
v(i,j)=-vmax;
end
end
xk(i,:)=xk(i,:)+v(i,:);
for j=1:n
if xk(i,j)>xmax
xk(i,j)=xmax;
elseif xk(i,j)<-xmax
xk(i,j)=-xmax;
end
end
end

B(:,1:n)=xk;
B(:,(n+1):2*n)=v;
x=xk;
G(k)=gbf;
G(k)
end
%循环结束
G(k)=gbf;
gbx
gbf
k
toc
%画图绘制进化代数和适应度关系曲线图
xx=linspace(1,k,k);
yy=G;
plot(xx,yy,'b-')
hold on
grid on
title('免疫克隆优化粒子群算法迭代次数与适应度值关系曲线图')
legend('粒子适应度曲线走势')

Answer 2

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