粒子群 matlab简单优化过的 TSP

简单的matlab版本的粒子群算法 可解决TSP问题 简单优化改进版本 fitness 和最后函数自己写 只给了主体函数 其余只有几行代码了 自力更生才学的会啊

function [xmfv] = SelPSO（fitnessNc1c2wMD）

format long;

%------初始化种群的个体------------
%x=[8276;9444;505;498;137;2989;5830;8439;1424;239;382;510;9852;8425;6159;165;8851;912;1932;933;5093;9814;542;429;6162;997;8055;5769;2315;2070;8560;985]
%N=32;
%D=32;
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

    end

end

%------初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N

    p（i）=fitness（x（i:））;

    y（i:）=x（i:）;

end

pg = x（N:）;             %Pg为全局最优

for i=1:（N-1）

    if fitness（x（i:））
        pg=x（i:）;

    end

end



for t=1:M

    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:）;
        
        fx（i） = fitness（x（i:））;

        if fx（i）
            p（i）=fx（i）;

            y（i:）=x（i:）;

        end

        if p（i）
            pg=y（i:）;

        end

    end
    
    [sortfsortx] = sort（fx）;%返回位置
    
    exIndex = round（（N-1）/2）;
    
    x（sortx（（N-exIndex+1）:N）） = x（sortx（1:exIndex））;
    
    v（sortx（（N-exIndex+1）:N）） = v（sortx（1:exIndex））;
    
end

xm = pg‘;

fv = fitness（pg）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1306  2012-03-14 12:25  SelPSO.m