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主程序： %------基本粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）----------- %------名稱：二階粒子群優(yōu)化算法（PSO） %------作用：求解優(yōu)化問題 %------說明：全局性，并行性，高效的群體智能算法，提高算法的精度 %------初始格式化-------------------------------------------------- clear all; clc; format long; %------給定初始化條件---------------------------------------------- %c1=1.4962; %學(xué)習(xí)因子1 c1=2; c2=3; %c2=1.4962; %學(xué)習(xí)因子2 %w=0.7298; %慣性權(quán)重 %MaxDT=500; %最大迭代次數(shù) %D=6; %搜索空間維數(shù)（未知數(shù)個數(shù)） %N=20; %初始化群體個體數(shù)目 eps=10^(-6); %設(shè)置精度(在已知最小值時候用) %------初始化種群的個體(可以在這里限定位置和速度的范圍)------------ for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化位置 x1(i,j)=randn; v(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化速度 end end %------先計算各個粒子的適應(yīng)度，并初始化Pi和Pg---------------------- figure(3) for i=1:N P(i)=fitness2(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:); end Pg=x(N,:); %Pg為全局最優(yōu) for i=1:(N-1) if fitness2(x(i,:))<fitness2(Pg) Pg=x(i,:); end end %------進(jìn)入主要循環(huán)，按照公式依次迭代，直到滿足精度要求------------ for t=1:MaxDT for i=1:N %二階粒子群速度更新公式 v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-2*x(i,:)+x1(i,:))+c2*rand*(Pg-2*x(i,:)+x1(i,:)); x1(i,:)=x(i,:); x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); if fitness2(x(i,:))<P(i) P(i)=fitness2(x(i,:)); y(i,:)=x(i,:); end if P(i)<fitness2(Pg) Pg=y(i,:); end end Pbest(t)=fitness2(Pg); end plot(Pbest) TempStr=sprintf('c1= %g ,c2=%g',c1,c2); title(TempStr); xlabel('迭代次數(shù)'); ylabel('適應(yīng)度值'); %------最后給出計算結(jié)果 disp('*************************************************************') disp('函數(shù)的全局最優(yōu)位置為：') Solution=Pg disp('最后得到的優(yōu)化極值為：') Result=fitness2(Pg) disp('*************************************************************')
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