粒子群算法（pso）标准测试函数验证程序

粒子群算法(pso)标准测试函数验证程序。在一个m文件中包括了目前文献中用于验证的7个标准测试函数(Ackley等)、三维动态显示，粒子过分集中时打散等功能。旨在为学习和研究者pso算法的同仁提供一个功能较为完备、简单易懂的标准版本，对于初学者可以通过此程序快速的实现入门，以便将更多的精力投入到深层次的研究中去！同时愿与所有致力于此的朋友共同探讨pso算法的改进与应用方面(如多目标、动态系统等)的经验。

function PSOstandard_benchmarks_Test
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clear all;
close all;
c1=1.49445;c2=1.49445;%
global dimension  Size
dimension=40;Size=40;%种群维数 dimension、规模 Size
Tmax=1000;%%最大迭代次数 Tmax
%%选择不同测试函数的速度和位置限制范围%%
F_n=1;
switch F_n
  case 1   %%  f1_Sphere                    %%
           Vmax（1:dimension）= 30;  Vmin（1:dimension）=-30;
           Xmax（1:dimension）= 30;  Xmin（1:dimension）=-30;
  case 2   %%  f2_Quadric    [-100100]     %% 
           Vmax（1:dimension）= 100;  Vmin（1:dimension）=-100;
           Xmax（1:dimension）= 100;  Xmin（1:dimension）=-100;
  case 3   %%  f3_Ackley     [-3030]       %%
           Vmax（1:dimension）= 30;  Vmin（1:dimension）=-30;
           Xmax（1:dimension）= 30;  Xmin（1:dimension）=-30;
  case 4   %%  f4_griewank   [-600600]     %%
           Vmax（1:dimension）= 600;  Vmin（1:dimension）=-600;
           Xmax（1:dimension）= 600;  Xmin（1:dimension）=-600;
  case 5   %%  f5_Rastrigin  [-5.125.12]   %%
           Vmax（1:dimension）= 5.12;  Vmin（1:dimension）=-5.12;
           Xmax（1:dimension）= 5.12;  Xmin（1:dimension）=-5.12;
  case 6   %%  f6_Rosenbrock [-2.4082.408] %%
           Vmax（1:dimension）= 2.408;  Vmin（1:dimension）=-2.408;
           Xmax（1:dimension）= 2.408;  Xmin（1:dimension）=-2.408;
  case 7   %%  f7_Schaffer‘s f6 %%
           Vmax（1:dimension）= 2.408;  Vmin（1:dimension）=-2.408;
           Xmax（1:dimension）= 2.408;  Xmin（1:dimension）=-2.408;  
 end
%%三维显示粒子群运动变化%%
global Swarmscope; 
       Swarmscope = plot（00 ‘.‘）;
       axis（[Xmin（1） Xmax（1） Xmin（2） Xmax（2） Xmin（3） Xmax（3）]）;   %初始轴的范围的设置
    %  axis square;
       grid on;
       set（Swarmscope‘EraseMode‘‘xor‘‘MarkerSize‘12）; %设置用来显示粒子.
%%initial Position Velocity%%
Position=zeros（dimensionSize）;%以后位置Position统一为此种记法：行 dimension；列 Size；
Velocity=zeros（dimensionSize）;%每个粒子的位置、速度对应于一列。
[PositionVelocity]=initial_Position_Velocity（dimensionSizeXmaxXminVmaxVmin）;
%%个体最优 P_p 和全局最优 globe 初始赋值%%
P_p=Position;globe=zeros（dimension1）;
%%评价每个粒子适应值，寻找出 globle%%
for j=1:Size
    Pos=Position（:j）;
    fz（j）=Fitness_Function（PosF_n）;
end
[P_gI]=min（fz）;%P_g  1*1 ?
globe=Position（:I）;
%%打散参数设置%%
 N_dismiss=51;%太小，不利于初始寻优
 N_dismissed=0;%记录被打散的次数
 deltaP_gg=0.001%种群过分收敛衡量标准值（适应度变化率）
%  reset = 1;  %设置reset = 1时指示粒子群过分收敛时将被打散，如果reset＝0则不打散
 reset_dismiss = 0;
%%迭代开始%%
for itrtn=1:Tmax
   time（itrtn）=itrtn;
%%过于集中时打散%%
   if reset_dismiss==1
       bit=1;
       if itrtn>N_dismiss
          bit=bit&（（P_gg（itrtn-1）-P_gg（itrtn-N_dismiss））/P_gg（itrtn-1）< deltaP_gg）;
          if bit==1
     

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2006-05-15 13:17  benchmarks_test_pso\
     文件        8119  2016-09-23 06:29  benchmarks_test_pso\PSOstandard_benchmarks_Test.m