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%优化函数以m文件的形式放在fitness.m里面,对不同的优化函数只要修改fitness.m就可
%------基本粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)-----------
%------初始格式化--------------------------------------------------
clearall;
clc;
formatlong;
%------给定初始化条件----------------------------------------------
c1=1.4962;%学习因子1
c2=1.4962;%学习因子2
w=0.7298;%惯性权重
MaxDT=1000;%最大迭代次数
D=4;%搜索空间维数(未知数个数)
N=10;%初始化群体个体数目
eps=10^(-6);%设置精度(在已知最小值时候用)
%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------
x=0:0.1:1,y=[-.447,1.978,3.11,5.25,5.02,4.66,4.01,4.58,3.45,5.35,9.22]
%------先计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg----------------------
fori=1:N
p(i)=fitness(x(i,:),D);
y(i,:)=x(i,:);
end
pg=x(1,:);%Pg为全局最优
fori=2:N
iffitness(x(i,:),D)fitness(pg,D)
pg=x(i,:);
end
end
%------进入主要循环,按照公式依次迭代,直到满足精度要求------------
fort=1:MaxDT
fori=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
iffitness(x(i,:),D)p(i)
p(i)=fitness(x(i,:),D);
y(i,:)=x(i,:);
end
ifp(i)fitness(pg,D)
pg=y(i,:);
end
end
Pbest(t)=fitness(pg,D);
end
%------最后给出计算结果
disp(*************************************************************)
disp(函数的全局最优位置为:)
Solution=pg
disp(最后得到的优化极值为:)
Result=fitness(pg,D)
disp(*************************************************************)
%------算法结束--------------------------------------
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