pso粒子群优化算法matlab程序
clear all;
clc;
format long;
%------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=10; %搜索空间维数（未知数个数）
N=40; %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)----------- for i=1:N
for j=1:D
x(i,j)=randn; %随机初始化位置
v(i,j)=randn; %随机初始化速度
end
end
%------先计算各个粒子的适应度，并初始化 Pi 和 Pg--------------------- for i=1:N
p(i)=fitness(x(i,:),D);
y(i,:)=x(i,:);
end
pg=x(1,:); %Pg 为全局最优
for i=2:N
if fitness(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----------- for t=1:MaxDT
for i=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
if fitness(x(i,:),D)<p(i)
p(i)=fitness(x(i,:),D);
y(i,:)=x(i,:);
end
if p(i)<fitness(pg,D)
pg=y(i,:);
end
end
Pbest(t)=fitness(pg,D);
end
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