粒子群算法matlab(算法已经调试)

1、程序 1 当 c11 c21 2 ， c12 c22 1.5 ， w 1.2 。 a）% 主函数源程序（ main.m） % 基本粒子群算法 (particle swarm optimization) % 名称： 基本粒子群算法 % 初始格式化 clear all; %清除所有变量 clc; %清屏 format long; %将数据显示为长整形科学计数 %给定初始条条件 N=40; %3初始化群体个数 D=10; %初始化群体维数 T=100; %初始化群体最迭代次数 c11=2; %学习因子 1 c21=2; %学习因子 2 c12=1.5; c22=1.5; w=1.2; %惯性权重 e

2、ps=10A(-6); %设置精度（在已知最小值的时候用） %初始化种群个体 （限定位置和速度） x=zeros(N,D); v=zeros(N,D); for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end % 显示群位置 figure(1) for j=1:D if (rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=str

3、cat(第：char(j+48),维); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end %显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第：c

4、har(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end figure(3) %第一个图 subplot(1,2,1) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=ones(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if (pbest1(i)gbest1) g1=p1

5、(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); % 浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:

6、); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(gb1) TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); %第二个图 subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x2=x; v2=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 p2=x2; pbest2=ones(N,1); for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D); end %初始化种全局最有位置和 最

7、优解 g2=1000*ones(1,D); gbest2=1000; for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); end end gb2=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2

8、,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strcat(第：char(j+48),维); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48)， char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end %显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子

9、) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第：char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tinfo) end figure(3) %第一个图 subplot(1,2,1) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=ones(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优

10、值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); e

11、nd v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(gb1) TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); %第二个图 subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x2=x; v2=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 p2=x2; pbest2=one

12、s(N,1); for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D); end %初始化种全局最有位置和 最优解 g2=1000*ones(1,D); gbest2=1000; for i=1:N if (pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); end end gb2=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(

13、x2(j,:),D); end if (pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strcat(第：char(j+48),维); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end %显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1

14、)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第：char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end figure(3) %第一个图 subplot(1,2,1) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=o

15、nes(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if (pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); % 浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitn

16、ess(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c21*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(gb1) TempStr=sprintf(c1= %g ,c2=%g,c11,c21); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); %第二个图 subplot(1,2

17、,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x2=x; v2=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 p2=x2; pbest2=ones(N,1); for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D); end %初始化种全局最有位置和 最优解 g2=1000*ones(1,D); gbest2=1000; for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); end end gb2=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=1:T for j=

18、1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) plot(x(:,j), b*) ; grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strcat(第：char(j+48),维); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end tit

19、le(tInfo) end % 显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第：char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tinfo) end figure(3) subplot(1,2,1) %

20、初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=ones(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=1:T for j=1:N if

21、(fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w1*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c2*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(gb1) TempStr=sprintf(w= %g ,w1); title(TempStr)

22、; xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x2=x; v2=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 p2=x2; pbest2=ones(N,1); for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D); end %初始化种全局最有位置和 最优解 g2=1000*ones(1,D); gbest2=1000; for i=1:N if (pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:); gbest2=pbest2(i); end end gb2=ones(1,T); %

23、浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if (pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) plot(x(:,j), b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strcat(第：char(j+48),维); if(j9) tI nfo=strcat(第：char(fl

24、oor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end % 显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第,char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end t

25、itle(tInfo) end figure(3) subplot(1,2,1) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=ones(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if (pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); % 浸入主循环

26、，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w1*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c2*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(

27、gb1) TempStr=sprintf(w= %g ,w1); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x2=x; v2=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 p2=x2; pbest2=ones(N,1); for i=1:N pbest2(i)=fitness(x2(i,:),D); end % 初始化种全局最有位置和最优解 g2=1000*ones(1,D); gbest2=1000; for i=1:N if(pbest2(i)gbest2) g2=p2(i,:

28、); gbest2=pbest2(i); end end gb2=ones(1,T); % 浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x2(j,:),D)pbest2(j) p2(j,:)=x2(j,:); pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D); end if(pbest2(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strc

29、at(第：char(j+48),维); if(j9) tI nfo=strcat(第：char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end % 显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j),b*);grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if (j9) tl nfo=strcat(第：

30、char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),维); end title(tInfo) end figure(3) % 初始化群体个体最有位置和最优解 p=x; pbest=ones(N,1); for i=1:N pbest(i)=fitness(x(i,:),D); end %-初始化全局最优位置和最优解 g=1000*ones(1,D); gbest=1000; for i=1:N if (pbest(i)gbest) g=p(i,:); gbest=pbest(i); end end gb=ones(1,T); % 进入主循环，按照公式依次迭代，直到满

31、足精度要求 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x(j,:),D)pbest(j) p(j,:)=x(j,:); pbest(j)=fitness(x(j,:),D); end if(pbest(j)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) plot(x(:,j), b*) ; grid on xlabel(粒子) ylabel(初始位置) tI nfo=strcat(第：char(j+48),维); if(j9) tInfo=strcat(第,char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10

32、)+48),维); end title(tInfo) end % 显示种群速度 figure(2) for j=1:D if(rem(D,2)0) subplot(D+1)/2,2,j) else subplot(D/2,2,j) end plot(x(:,j), b* );grid on xlabel(粒子) ylabel(初始速度) tI nfo=strcat(第,char(j+48),维); if(j9) tin fo=strcat(第：char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),维); end title(tinfo) end figure(3)

33、subplot(1,2,1) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) x1=x; v1=v; % 初始化个体最优位置和最优值 - p1=x1; pbest1=ones(N,1); for i=1:N pbest1(i)=fitness(x1(i,:),D); end % 初始化全局最优位置和最优值 g1=1000*ones(1,D); gbest1=1000; for i=1:N if(pbest1(i)gbest1) g1=p1(i,:); gbest1=pbest1(i); end end gb1=ones(1,T); %浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 for i=

34、1:T for j=1:N if (fitness(x1(j,:),D)pbest1(j) p1(j,:)=x1(j,:); pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D); end if (pbest1(j)gbest1) g1=p1(j,:); gbest1=pbest1(j); end v1(j,:)=w1*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:)+c2*rand*(g1-x1(j,:); x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:); end gb1(i)=gbest1; end plot(gb1) TempStr=sprintf(w= %g ,w1

35、); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); figure subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) X3=x V3=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 P3=x3; Pbest3=ones(N,1); for i=1:N pbest3(i)=fitness(x3(i,:),D); end % 初始化种全局最有位置和最优解 g3=1000*ones(1,D); gbest3=1000; for i=1:N if(pbest3(i)gbest3) g3=p3(i,:); gbes3.=pbest3(i); end

36、 end gb3=ones(1,T); % 浸入主循环，按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数 - for i=1:T for j=1:N if (fitness(x3(j,:),D)pbest3(j) p3(j,:)=x3(j,:); pbest3(j)=fitness(x3(j,:),D); end if (pbest3(j)gbest3) g3=p3(j,:); gbest3=pbest3(j); end v3(j,:)=w3*v3(j,:)+c1*rand*(p3(j,:)-x3(j,:)+c2*rand*(g3-x3(j,:); x3(j,:)=x3(j,:)+v3(j,:); end gb3(i)=gbest3; end plot(gb3) TempStr=sprintf(w= %g ,w3); title(TempStr); xlabel(迭代次数); ylabel(适应度值); figure subplot(1,2,2) % 初始化种群个体(在此限定速度和位置) X4=x; V4=v; %初始化种群个体最有位置和 最优解 P4=x4; Pbest4=ones(N,1); for i=1:N pbest4(i)=fitness(x4(i,:),D); end % 初始化种全局最有位置和最优解 g4=1000*ones(1,D); gbest4=1