关于粒子群算法的求助

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摘自百度百科：粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

自话粒子群算法（超简单实例）：http://blog.csdn.net/breezedust/article/details/12378519
粒子群算法解决函数优化问题：http://wenku.baidu.com/link?url=oa2yudalkxoYZzygfMdaUOWgxHA-w9hwa9-I-R2vbv_2EwZmfhNxC-D7Esc7c1K0CQRy_mh-li6_BZocDoZ26MixkqYk-L-rakSq1W7uFQu

粒子群算法在寻优方面思路简洁、效率极好，可惜在坛里很少有人提及。看了上述两篇文章，很想在sas里试试，无奈能力有限。
有哪位高手愿意写代码让大家学习一下吗？就用第一篇文章里的例子：求解y=-x*(x-1) 在[-2,2]上最大值


如果能参考第二篇文章写成宏的形式，那自然是极好的了

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关键词：粒子群算法 粒子群 Evolutionary Optimization Evolution 粒子群 最优化 sas

按上文要求写了段代码，经过300余次迭代能找到y=-x*(x-1)在【-2,2】上的最优解：0.25作为新手，代码写的不堪入目，只图能起到抛砖引玉的作用。

1. /*求解y=-x*(x-1) 在[-2,2]上最大值*/
   
2. data test;
   
3. input x0 x1  c1 c2 vmax v0 v1        w;
   
4. cards;
   
5.         -0.5        2.6                2        2         0.1        0.01        0.02        0.4
   
6.         ;
   
7. run;
   
8. 
   
9. %macro Letsgo;
   
10. data p;
    
11. set test;
    
12. retain pbest0 pbest1 gbest;
    
13.         do i=0 to 5000;
    
14.                 if i=0 then do;
    
15.                         pbest0=-x0*(x0-1);
    
16.                         pbest1=-x1*(x1-1);
    
17.                         gbest_tmp=max(pbest0,pbest1);
    
18.                         gbest=max(gbest_tmp,gbest);               
    
19.                         output;
    
20.                 end;
    
21.                 else do;
    
22.                         v0=w*v0+c1*RANUNI(1)*(pbest0-x0)+c2*RANUNI(1)*(gbest-x0);
    
23.                         v1=w*v1+c1*RANUNI(1)*(pbest1-x1)+c2*RANUNI(1)*(gbest-x1);
    
24.                         v0=min(v0,vmax);
    
25.                         v0=max(-v0,-vmax);
    
26.                         v1=min(v1,vmax);
    
27.                         v1=max(-v1,-vmax);
    
28. 
    
29.                         x0=x0+v0;
    
30.                         x0=min(x0,2);
    
31.                         x0=max(x0,-2);
    
32.                         x1=x1+v1;
    
33.                         x1=min(x1,2);
    
34.                         x1=max(x1,-2);
    
35. 
    
36.                         pbest0=-x0*(x0-1);
    
37.                         pbest1=-x1*(x1-1);
    
38.                         gbest_tmp=max(pbest0,pbest1);
    
39.                         gbest=max(gbest_tmp,gbest);
    
40.                         output;
    
41.                 end;
    
42.         end;
    
43. run;
    
44. %mend;
    
45. %Letsgo;

复制代码

强人 啊 ，学习了

乱写的，有错。期待高手关注