粒子群算法实例172434

最近初学粒子群算法，自己按照自己的理解把每个步骤都解释了，然后每个步骤都解释的很清楚，很适合初学者观看，里面有matlab的代码，还有文档讲解，反正对于我一个初学者来说是能够看得懂得，如果你不是的初学的话就不要下载啦，免得浪费积分。

%% I. 清空环境
clc
clear
%% II. 绘制目标函数曲线
figure
[xy] = meshgrid（-2:0.1:2-2:0.1:2）;
z = x*cos（2*pi*y） + y*sin（2*pi*x）;
mesh（xyz）
hold on
%% III. 参数初始化
c1 = 0.49445;
c2 = 0.49445;
maxgen = 100; % 进化次数
sizepop = 100; %种群规模
Vmax = 0.5;
Vmin = -0.5;
popmax%% IV. 产生初始粒子和速度
for i = 1:sizepop
    % 随机产生一个种群
    pop（i:） = 2*rands（12）; %初始种群
    V（i:） = rands（12）; %初始化速度
    % 计算适应度
    fitness（i） = fun2（pop（i:））; %染色体的适应度
end
%% V. 个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex] = max（fitness）;
zbest = pop（bestindex:）; %全局最佳
gbest = pop; %个体最佳
fitnessgbest = fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest = bestfitness; %全局最佳适应度值
%% VI. 迭代寻优
for i = 1:maxgen
    for j = 1:sizepop
        % 速度更新
        V（j:） = V（j:） + c1*rand*（gbest（j:） - pop（j:）） + c2*rand*（zbest - pop（j:））;
        V（jfind（V（j:）>Vmax）） = Vmax;
        V（jfind（V（j:）        % 种群更新
        pop（j:） = pop（j:） + V（j:）;
        pop（jfind（pop（j:）>popmax）） = popmax;
        pop（jfind（pop（j:）        % 适应度值更新
        fitness（j） = fun2（pop（j:））;
    end
    for j = 1:sizepop
        % 个体最优更新
        if fitness（j） > fitnessgbest（j）
            gbest（j:） = pop（j:）;
            fitnessgbest（j） = fitness（j）;
        end
        % 群体最优更新
        if fitness（j） > fitnesszbest
            zbest = pop（j:）;
            fitnesszbest = fitness（j）;
        end
    end
    yy（i） = fitnesszbest;
end = 2;
popmin = -2;

%% VII.输出结果
[fitnesszbest zbest]
plot3（zbest（1） zbest（2） fitnesszbest‘bo‘‘linewidth‘1.5）
figure
plot（yy）
title（‘最优个体适应度‘‘fontsize‘12）;
xlabel（‘进化代数‘‘fontsize‘12）;ylabel（‘适应度‘‘fontsize‘12）;
function y = fun2（x）
%函数用于计算粒子适应度值
%x           input           输入粒子
%y           output          粒子适应度值
y = x（1）*cos（2*pi*x（2）） + x（2）*sin（2*pi*x（1））;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       34304  2019-03-14 16:04  粒子群\粒子群.doc