PSO粒子群算法实现

%% PSO


%% ------初始格式化--------------------------------------------------

clear all;
clc;

%format long;
format short;


%% ------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
MaxNI=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（ij）=randn;  %随机初始化位置
%         v（ij）=randn;  %随机初始化速度

          x（ij）=rand;
          v（ij）=rand;
    end
end


%% ------先计算各个粒子的适应度
% 并初始化Pi（Yi）[各粒子最好解及适应度值]以及
% Pg（Z）[目前搜索到的最优解及其适应度值]

% for i=1:N
%     
%     Y（i）=fitness（x（i:）D）;
%     
%     P（i:）=x（i:）;
%     
% end
% 
%       Pg=x（1:）;             %Pg为全局最优
%       Z=fitness（PgD）;
%       
%       
% for i=2:N
%     
%     if fitness（x（i:）D）%         
%         Z=fitness（x（i:）D）;
%         Pg=x（i:）;
%         
%     end
%     
% end
% 
%       Z=fitness（PgD）;
      
%%    
  
    Y（1）=fitnes