milp的matlab的案例代码_matlab30个案例分析案例6代码

Draw

%function

J=draw(individual)

load

best

zbest

individual=zbest;

函数功能：画出最优粒子对应的各种图形

individual

输入

粒子

fitness

输出

适应度值

w11=reshape(individual(1:6),3,2);

w12=reshape(individual(7:12),3,2);

w13=reshape(individual(13:18),3,2);

w21=individual(19:27);

w22=individual(28:36);

w23=individual(37:45);

rate1=0.006;rate2=0.001;

学习率

k=0.3;K=3;

y_1=zeros(3,1);y_2=y_1;y_3=y_2;

输出值

u_1=zeros(3,1);u_2=u_1;u_3=u_2;

控制率

h1i=zeros(3,1);h1i_1=h1i;

第一个控制量

h2i=zeros(3,1);h2i_1=h2i;

第二个控制量

h3i=zeros(3,1);h3i_1=h3i;

第三个空置量

x1i=zeros(3,1);x2i=x1i;x3i=x2i;x1i_1=x1i;x2i_1=x2i;x3i_1=x3i;

隐含层输出

权值初始化

k0=0.03;

值限定

ynmax=1;ynmin=-1;

系统输出值限定

xpmax=1;xpmin=-1;

节点输出限定

qimax=1;qimin=-1;

节点输出限定

qdmax=1;qdmin=-1;

节点输出限定

uhmax=1;uhmin=-1;

输出结果限定

for

k=1:1:200

%--------------------------------

网络前向计算

--------------------------

系统输出

y1(k)=(0.4*y_1(1)+u_1(1)/(1+u_1(1)^2)+0.2*u_1(1)^3+0.5*u_1(2))+0.3*y_1(2);

y2(k)=(0.2*y_1(2)+u_1(2)/(1+u_1(2)^2)+0.4*u_1(2)^3+0.2*u_1(1))+0.3*y_1(3);

y3(k)=(0.3*y_1(3)+u_1(3)/(1+u_1(3)^2)+0.4*u_1(3)^3+0.4*u_1(2))+0.3*y_1(1);

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