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文档简介
用MATLAB编制PSO算法程序求解简单的函数极值问题一、利用PSO算法求解目标函数最大值待求解问题为:已知最大值大概为5在-1左右取到。编制matlab主程序为:clc;clear all;close all;tic; %程序运行计时E0=0.001; %允许误差MaxNum=100; %粒子最大迭代次数narvs=1; %目标函数的自变量个数particlesize=30; %粒子群规模c1=2; %每个粒子的个体学习因子,也称为加速常数c2=2; %每个粒子的社会学习因子,也称为加速常数w=0.6; %惯性因子vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起,%目标函数是:y=1+(2.1*(1-x+2*x.2).*exp(-x.2/2)%inline命令定义适应度函数如下:fitness=inline(1/(1+(2.1*(1-x+2*x.2).*exp(-x.2/2),x);%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j); endendpersonalbest_x=x;personalbest_faval=f;globalbest_faval i=min(personalbest_faval);globalbest_x=personalbest_x(i,:);k=1;while k=MaxNum for i=1:particlesize for j=1:narvs f(i)=fitness(x(i,j); end if f(i)vmax; v(i,j)=vmax; elseif v(i,j)-vmax; v(i,j)=-vmax; end end x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); end if abs(globalbest_faval)E0,break,end k=k+1;endValue1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);% strcat指令可以实现字符的组合输出disp(strcat(the maximum value,=,Value1);%输出最大值所在的横坐标位置Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);disp(strcat(the corresponding coordinate,=,Value2);x=-5:0.01:5;y=2.1*(1-x+2*x.2).*exp(-x.2/2);plot(x,y,m-,linewidth,3);hold on;plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,kp,linewidth,4);legend(目标函数,搜索到的最大值);xlabel(x);ylabel(y);grid on;
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