协同粒子群matlab程序

协同粒子群matlab程序，协同PSO算法的系统辨识，算法可实现逐维寻优，避免算法的退化 ，本人在matlab2016a上面运行能够跑通，希望对需要的人有用。

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iter =40;   %迭代次数
n = 5;   %粒子维数
m = 50;   %种群规模
%w = 0.1;  %算法参数
c1 = 2;   %算法参数
c2 = 2;   %算法参数 

%粒子初始化
%（T1，T2，T3，K，t）
for i=1:m
    for j=1
    pop（ij）=10+5*rands（11）;
    end
end
for i=1:m
    for j=2
    pop（ij）=20+5*rands（11）;
    end
end
for i=1:m
    for j=3
    pop（ij）=30+5*rands（11）;
    end
end
for i=1:m
    for j=4
        pop（ij）=rand（11）;
    end
end
for i=1:m
    for j=5
        pop（ij）=60+5*rands（11）;
    end
end
V=zeros（mn）;%初始化粒子速度
BsJ=0;

%初始化种群中的粒子最优和个体最优
for s=1:m
    indivi=pop（s:）;
    [indivisBsJ]=fitness（indivisBsJ）;
    P（s）=BsJ;
end

[OrderErIndexEr]=sort（P）;%适应值排序
Pleast=OrderEr（1）;%最小误差

for i=1:m   %群体最优
    if Pleast==P（i）
        gbest=pop（i:）;
        break
    end
end

pbest=pop;%个体最优

%循环
for t=1:iter
    t
    w=0.9-（0.5*t）/iter;
    for s=1:m
        %r1r2粒子群算法参数
        r1=rand（1）;
        r2=rand（1）;
       % C=c1+c2;
       % A=2/（abs（2-C-sqrt（C*C-4*C）））;
        %速度更新
       V（s:） = （w*V（s:） + c1*r1*（pbest（s:）-pop（s:）） + c2*r2*（gbest-pop（s:）））;
        
        %位置更新
       for i=1:3
           if V（si）>3
               V（si）=3;
           end
           if V（si）<-3
               V（si）=-3;
           end
       end
       for i=4
           if V（si）>0.2
               V（si）=0.2;
           end
           if V（si）<-0.2
               V（si）=-0.2;
           end
       end
       for i=5
           if V（si）>10
               V（si）=10;
           end
           if V（si）<-10
               V（si）=-10;
           end
       end
               
        pop（s:）=pop（s:）+V（s:）;
 

        %更新后的适应度值
        [pop（s:）sBsJ]=fitness（pop（s:）sBsJ）;
        p（s）=BsJ;
        %根据适应度值对个体和群体最优进行更新
        if p（s）            pbest（s:）=pop（s:）;
            P（s）=p（s）;
        end
        if p（s）            gbest=pop（s:）;
            Pleast=p（s）;
            N=s;
        end
        
    end
    G=gbest;
    g=gbest;
    for i=1:n
        for s=1:m
            g（i）=pbest（si）;
            [gNBsJ]=fitness（gNBsJ）;
            if BsJ                G（i）=g（i）;
            end
        end
    end
    [GNBsJ]=fitness（GNBsJ）;
    if BsJ        Pleast=BsJ;
        gbest=G;
    end
    Best（t）=Pleast;
    gbest
end
plot（Best）;
title（‘G（s）函数适应度曲线‘）
xlabel（‘进化次数‘）;  

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2013-11-08 15:35  copso\
     文件        2672  2013-09-10 23:48  copso\copso.fig
     文件        2585  2013-09-24 20:52  copso\copso.m
     文件        2681  2013-09-24 21:00  copso\copso1.fig
     文件         868  2013-09-02 15:10  copso\fitness.asv
     文件         884  2013-09-02 15:22  copso\fitness.m