量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明

popsize=20;    %种群规模
MAXITER=2000;   %最大迭代次数
dimension=30;   %维数
irange_l=-5.12;  
irange_r=5.12;
xmax=10;        %x的变化范围

sum1=0;
sum2=0;
mean=0;
st=0;
runno=10;
data1=zeros（runnoMAXITER）;   %10*2000型矩阵
for run=1:runno
T=cputime;         %程序开始时间
x=（irange_r- irange_l）*rand（popsizedimension1） + irange_l;   %初始化种群，将x的范围映射到[-5.125.12]空间内


pbest=x;     %个体极值
gbest=zeros（1dimension）;    %全局极值



for i=1:popsize                      
    f_x（i）=f3（x（i:））;           %更新个体极值，f3是什么函数
    f_pbest（i）=f_x（i）;
end
   
   
    g=min（find（f_pbest==min（f_pbest（1:popsize））））;   %更新全局极值
    gbest=pbest（g:）;
   
    f_gbest=f_pbest（g）;


MINIUM=f_pbest（g）;                       
for t=1:MAXITER
  
    beta=（1-0.5）*（MAXITER-t）/MAXITER+0.5;                 %学习系数
    mbest=sum（pbest）/popsize;

       
 for i=1:popsize  
        fi=rand（1dimension）;
        p=fi.*pbest（i:）+（1-fi）.*gbest;
        u=rand（1dimension）;
        b=beta*（mbest-x（i:））;
        v=-log（u）;
        y=p+（（-1）.^ceil（0.5+rand（1dimension）））.*b.*v;
        x（i:）=y;
        x（i:）=sign（y）.*min（abs（y）xmax）; 
          
            f_x（i）=f3（x（i:））;
            if f_x（i）                pbest（i:）=x（i:）;
                f_pbest（i）=f_x（i）;
            end
            if f_pbest（i）                gbest=pbest（i:）;
                f_gbest=f_pbest（i）;
            end            
            MINIUM=f_gbest;                    
 end
    data1（runt）=MINIUM;
    if MINIUM>1e-007
        mean=t;
    end
  end
sum1=sum1+mean;  
sum2=sum2+MINIUM;
 %MINIUM
time=cputime-T;
st=st+time;

end
av1=sum1/10;  %输出平均收验代数
av2=sum2/10;  %输出平均最优解
st/10  %就是最后anw输出的解
        
 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1837  2009-10-17 16:51  qpso.m

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                 1837                    1