粒子群优化算法，每次运行结果不一样。

[yicheng751]

用粒子群算法优化一个问题，继承了https://github.com/AlieYu/Particle-Swarm-Optimization-PSO-_C----
的PSO类，按算法的原理，应该每次运行优化出的结果是一样的，但是随着运行次数的增多，偏差增大。

触发函数

void MainWindow::calButtonClicked()
{
    prodData.listVectorData=ui->prodData->getListVectorData();
    injData.listVectorData=ui->injData->getListVectorData();
    QVectorConvertEigen q1;
    ArrayXd tnP0=q1.QVectorToVectorXd(prodData.listVectorData.at(0)).array();
    ArrayXd prodDataArray=q1.QVectorToVectorXd(prodData.listVectorData.at(1)).array();
    ArrayXXd injDataArray=q1.ListVectorToMatrix(injData.listVectorData).array();
    CmpModel cmp;
    cmp.setData(tnP0,injDataArray,prodDataArray);
    cmp.setFitParams(600,100);
    cmp.Run(100);
    cmp.printResult();
    CmpModel cmp1;
    cmp1.setData(tnP0,injDataArray,prodDataArray);
    cmp1.setFitParams(600,50);
    cmp1.Run(50);
    cmp1.printResult();
}

继承PSO类 修改的适应度函数

double CmpModel::GetFit(PARTICLE &particle)
{
    int injNums=injDataMatrix.cols();
    MatrixXd prodInjMatrix=getProdInjMatrix(timeList,particle.X[injNums+1],injDataMatrix,prodDataVector);
    int cols=prodInjMatrix.cols();
    int rows=prodInjMatrix.rows();
    ArrayXd prodData=prodDataVector.tail(rows);
    MatrixXd injMatrix=prodInjMatrix.leftCols(cols-1);
    VectorXd resVector(injNums+1);
    for (int i=0;i<injNums+1;i++)
    {
        resVector(i)=particle.X[i];
    }
    ArrayXd prodObs=(injMatrix*resVector).array();//计算出的产量
    double qoj=prodData.mean()-prodObs.mean();//注采不平衡系数
    prodObs+=qoj;
    double err=-(prodData-prodObs).pow(2).sum()/rows;//相对误差
//    double err=particle.X[0]*sin(particle.X[0]*3.1415926*10)+2;
    return err;
}

添加的设置参数函数

//设置计算适应度参数
void CmpModel::setFitParams(int pNum,int maxIter)
{
    int injNums=injDataMatrix.cols();
    SetDimN(injNums+2,pNum);
    double xDown[injNums+2],xUp[injNums+2];
    for (int i=0;i<injNums;i++)
    {
        xDown[i]=0;
        xUp[i]=1;
    }
    xDown[injNums]=0;
    xUp[injNums]=2;
    xDown[injNums+1]=0.01;
    xUp[injNums+1]=100;
    SetXdown(xDown);
    SetXup(xUp);
    SetVmax(0.125);
    SetIteorMax(maxIter);
}
void CmpModel::printResult()
{
    int injNums=injDataMatrix.cols();
    double result[injNums+2];
    double gBestFit=GetBest(result);
    qDebug()<<"gBestFit:"<<gBestFit;
    for (int i=0;i<injNums+2;i++)
    {
        qDebug()<<result[i];
    }
}

运行结果：
第1次触发
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -0.0106852
0.124679
0.129975
0.118851
0.0695183
0.0621348
1.11824
7.1922
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -0.0163799
0.125802
0.123954
0.110999
0.0605069
0.0627186
0.939009
10.7074
第2次触发
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -0.00572
0.123246
0.127932
0.117957
0.0668491
0.0630871
1.10139
9.26076
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -1.56042
0.0482683
0.211839
0.187464
0.047509
0.177201
1.57394
57.4806
第3次触发
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -0.133401
0.102157
0.159354
0.14124
0.0888743
0.0896266
1.65061
12.747
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -3.4611
0.155183
0.243381
0.172704
0.135338
0.111841
1.81003
72.7145
第4次触发
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -1.27257
0.073802
0.169055
0.160619
0.018564
0.161117
1.26562
72.6809
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -6.41726
0.20154
0.226871
0.0451014
0.0630959
0.153779
1.34195
59.6622
第5次触发
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -1.66646
0.063878
0.214967
0.173773
0.00151516
0.164087
1.34985
76.219
初始化所有粒子的个体
gBestFit: -6.02889
0.0983612
0.0824
0.0578501
0.206366
0.14068
1.25472
89.2219
但是优化简单的问题

double CmpModel::GetFit(PARTICLE &particle)
{
double err=particle.X[0]*sin(particle.X[0]*3.1415926*10)+2;
return err;
}

则正常，不知道是哪出问题了，求大神指点

[Waiting4you]

PSO算法是一种随机搜索算法，每次运行结果不一样是正常的啊。 简单问题因为维数少，解分布简单（就如曲面上只有一个高峰），所有很容易收敛到最优解上。 如果是复杂的问题的话，维数多，解高低分布复杂，PSO经常会收敛到局部优解上。

[阳光怪兽]

运用粒子群算法做参数辨识，由于每次运行的随机数不一样导致每次结果不同，该怎样在MATLAB中设置随机数

[ooolinux]

@qq_40429293 设置同一个随机数种子。