粒子群优化算法MATLAB代码

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30个智能算法matlab代码

30个智能算法matlab代码以下是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码： 1. 线性回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];coefficients = polyfit(x, y, 1);predicted_y = polyval(coefficients, x);2. 逻辑回归算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial'); predicted_y = predict(model, x);3. 支持向量机算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [1, 1, -1, -1, -1];model = fitcsvm(x', y');predicted_y = predict(model, x');4. 决策树算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitctree(x', y');predicted_y = predict(model, x');5. 随机森林算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = TreeBagger(50, x', y');predicted_y = predict(model, x');6. K均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];idx = kmeans(data, 2);7. DBSCAN聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; y = [1, 2, 3, 10, 11, 12]; data = [x', y'];epsilon = 2;minPts = 2;[idx, corePoints] = dbscan(data, epsilon, minPts);8. 神经网络算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [0, 0, 1, 1, 1];net = feedforwardnet(10);net = train(net, x', y');predicted_y = net(x');9. 遗传算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);10. 粒子群优化算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = particleswarm(fitnessFunction, nvars, lb, ub, options);11. 蚁群算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = antColonyOptimization(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);12. 粒子群-蚁群混合算法：matlab.distanceMatrix = [0, 2, 3; 2, 0, 4; 3, 4, 0];pheromoneMatrix = ones(3, 3);alpha = 1;beta = 1;iterations = 10;bestPath = particleAntHybrid(distanceMatrix, pheromoneMatrix, alpha, beta, iterations);13. 遗传算法-粒子群混合算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4;nvars = 1;lb = 0;ub = 5;gaOptions = gaoptimset('PlotFcns', @gaplotbestf);psOptions = optimoptions('particleswarm', 'PlotFcn',@pswplotbestf);[x, fval] = gaParticleHybrid(fitnessFunction, nvars, lb, ub, gaOptions, psOptions);14. K近邻算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcknn(x', y');predicted_y = predict(model, x');15. 朴素贝叶斯算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitcnb(x', y');predicted_y = predict(model, x');16. AdaBoost算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3];y = [0, 0, 1, 1, 1];model = fitensemble(x', y', 'AdaBoostM1', 100, 'Tree'); predicted_y = predict(model, x');17. 高斯混合模型算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5]';y = [0, 0, 1, 1, 1]';data = [x, y];model = fitgmdist(data, 2);idx = cluster(model, data);18. 主成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = pca(x');transformed_x = x' coefficients;19. 独立成分分析算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; coefficients = fastica(x');transformed_x = x' coefficients;20. 模糊C均值聚类算法：matlab.x = [1, 2, 3, 4, 5; 1, 2, 2, 3, 3]; options = [2, 100, 1e-5, 0];[centers, U] = fcm(x', 2, options);21. 遗传规划算法：matlab.fitnessFunction = @(x) x^2 4x + 4; nvars = 1;lb = 0;ub = 5;options = optimoptions('ga', 'PlotFcn', @gaplotbestf);[x, fval] = ga(fitnessFunction, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], options);22. 线性规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];lb = [0; 0];ub = [];[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub);23. 整数规划算法：matlab.f = [-5; -4];A = [1, 2; 3, 1];b = [8; 6];intcon = [1, 2];[x, fval] = intlinprog(f, intcon, A, b);24. 图像分割算法：matlab.image = imread('image.jpg');grayImage = rgb2gray(image);binaryImage = imbinarize(grayImage);segmented = medfilt2(binaryImage);25. 文本分类算法：matlab.documents = ["This is a document.", "Another document.", "Yet another document."];labels = categorical(["Class 1", "Class 2", "Class 1"]);model = trainTextClassifier(documents, labels);newDocuments = ["A new document.", "Another new document."];predictedLabels = classifyText(model, newDocuments);26. 图像识别算法：matlab.image = imread('image.jpg');features = extractFeatures(image);model = trainImageClassifier(features, labels);newImage = imread('new_image.jpg');newFeatures = extractFeatures(newImage);predictedLabel = classifyImage(model, newFeatures);27. 时间序列预测算法：matlab.data = [1, 2, 3, 4, 5];model = arima(2, 1, 1);model = estimate(model, data);forecastedData = forecast(model, 5);28. 关联规则挖掘算法：matlab.data = readtable('data.csv');rules = associationRules(data, 'Support', 0.1);29. 增强学习算法：matlab.environment = rlPredefinedEnv('Pendulum');agent = rlDDPGAgent(environment);train(agent);30. 马尔可夫决策过程算法：matlab.states = [1, 2, 3];actions = [1, 2];transitionMatrix = [0.8, 0.1, 0.1; 0.2, 0.6, 0.2; 0.3, 0.3, 0.4];rewardMatrix = [1, 0, -1; -1, 1, 0; 0, -1, 1];policy = mdpPolicyIteration(transitionMatrix, rewardMatrix);以上是30个使用MATLAB编写的智能算法的示例代码，每个算法都可以根据具体的问题和数据进行相应的调整和优化。

粒子群算法matlab程序

粒子群算法matlab程序粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的求解优化问题的算法。

其通过模拟鸟群等大规模群体行为，实现全局搜索和基于群体协作的局部搜索。

在PSO中，通过一组粒子（每个粒子代表一个解）来搜索问题的解空间，在搜索过程中，粒子的位置表示该解在解空间中的位置，速度表示该解在该方向（即属性）上的变化速率，最终达到全局最优解或局部最优解。

PSO算法有着简单易懂、实现简便、计算速度快以及易于与其他算法结合等优点。

下面我将介绍一下如何使用matlab编写简单的粒子群算法程序。

程序主要分为以下步骤：1.初始化在程序开始之前需要对粒子进行初始化操作，其中需要确定粒子群的大小、每个粒子的位置、速度等初始参数。

2.计算适应值计算每个粒子的适应值，即根据当前位置计算该解的适应值。

适应值可以根据实际问题进行定义，如最小化目标函数或最大化收益等。

3.更新粒子速度和位置这一步是PSO算法的核心步骤，通过改变粒子的速度和位置来找到更优的解。

其核心公式为：v(t+1) = w * v(t) + c1 * rand() * (pbest - x(t)) + c2 * rand() * (gbest - x(t)) x(t+1) = x(t) + v(t+1)其中w是惯性权重，c1、c2是学习因子，pbest是该粒子的历史最优解，gbest 是当前全局最优解。

4.更新pbest和gbest在每次更新位置之后需要更新每个粒子自己的历史最优解以及全局最优解。

5.停止条件判断设定停止条件，如最小适应值误差、迭代次数、最大迭代次数等，如果达到了停止条件，则程序结束，输出全局最优解。

下面是一份简单的PSO算法的matlab代码：function [best_fit, best_x] = pso(func, dim, lb, ub, max_iter, swarm_size, w, c1, c2)%初始化粒子v = zeros(swarm_size, dim);x = repmat(lb, swarm_size, 1) + repmat(ub - lb, swarm_size, 1) .* rand(swarm_size, dim);pbest = x;[best_fit, best_idx] = min(func(x));gbest = x(best_idx,:);%开始迭代for iter = 1 : max_iter%更新速度和位置v = w * v + c1 * rand(swarm_size, dim) .* (pbest - x) + c2 * rand(swarm_size, dim) .* repmat(gbest, swarm_size, 1) - x;x = x + v;%边界处理x = max(x, repmat(lb, swarm_size, 1));x = min(x, repmat(ub, swarm_size, 1));%更新pbest和gbestidx = func(x) < func(pbest);pbest(idx,:) = x(idx,:);[min_fit, min_idx] = min(func(pbest));if min_fit < best_fitbest_fit = min_fit;best_x = pbest(min_idx,:);endendend在使用上述代码时，需要定义适应值函数（func）、解空间维度（dim）、每个维度的上界（ub）与下界（lb）、最大迭代次数（max_iter）、粒子群大小（swarm_size）、惯性权重（w）、学习因子（c1、c2）等参数。

matlab中调用量子粒子群优化算法__理论说明

matlab中调用量子粒子群优化算法理论说明1. 引言1.1 概述本文将介绍在MATLAB中调用量子粒子群优化算法的理论说明。

量子粒子群优化算法是一种启发式搜索算法，利用了经典的粒子群优化算法和量子力学概念，能够有效地解决许多实际问题。

本文将从算法原理、算法流程、参数调节方法等方面对量子粒子群优化算法进行介绍，并重点探讨如何在MATLAB中调用和使用这一算法。

1.2 文章结构本文共分为5个部分，除了引言，还包括量子粒子群优化算法的介绍、MATLAB 中的实现、实验结果与讨论以及结论与未来展望。

首先，我们将详细介绍量子粒子群优化算法的原理和流程，并讨论其相关参数的调节方法。

接下来，我们会简要介绍MATLAB中的优化工具箱，并指导读者如何调用和使用其中的量子粒子群优化函数。

随后，我们将通过案例分析展示该算法在解决实际问题上的应用效果，并进行结果对比分析和讨论。

最后，我们将总结主要研究成果并提出改进方向建议，并探讨未来研究方向和展望。

1.3 目的本文的目的是帮助读者了解量子粒子群优化算法以及如何在MATLAB中调用和使用该算法。

通过本文的阅读，读者将能够掌握量子粒子群优化算法的原理和流程，并具备使用MATLAB工具箱进行实际问题求解的能力。

此外，我们还将通过案例分析和结果讨论，展示该算法在实际问题中的有效性和可行性，并为其改进提出建议。

最后，在结论部分，我们将总结文章内容并提出未来研究方向供读者参考。

2. 量子粒子群优化算法介绍:2.1 量子粒子群优化算法原理量子粒子群优化算法（Quantum Particle Swarm Optimization，简称QPSO）是一种基于群体智能的全局优化算法。

该算法的原理基于典型的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），同时引入了量子力学中的概念和思想。

在传统的PSO中，每个粒子代表一个搜索解，并通过不断更新自己的位置和速度来寻找全局最优解。

pso算法matlab代码

pso算法matlab代码pso算法是一种优化算法，全称为粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）。

它模拟了鸟群或者鱼群的行为，通过不断地迭代寻找最优解。

在许多优化问题中，pso算法都有着良好的表现，特别是在连续空间的优化问题中。

在matlab中实现pso算法并不复杂，以下是一个简单的例子：```matlabfunction [best_pos, best_val] = pso_algorithm(fitness_func,num_particles, num_iterations, range)% 初始化粒子的位置和速度positions = rand(num_particles, length(range)) .* (range(2) - range(1)) + range(1);velocities = rand(num_particles, length(range)) .* (range(2) - range(1)) + range(1);% 初始化每个粒子的最佳位置和适应度值personal_best_pos = positions;personal_best_val = arrayfun(fitness_func, personal_best_pos);% 初始化全局最佳位置和适应度值[global_best_val, global_best_idx] = min(personal_best_val);global_best_pos = personal_best_pos(global_best_idx, :);% 开始迭代for iter = 1:num_iterations% 更新粒子的速度和位置inertia_weight = 0.9 - iter * (0.5 / num_iterations); % 慢慢减小惯性权重cognitive_weight = 2;social_weight = 2;r1 = rand(num_particles, length(range));r2 = rand(num_particles, length(range));velocities = inertia_weight .* velocities + ...cognitive_weight .* r1 .* (personal_best_pos - positions) + ...social_weight .* r2 .* (global_best_pos - positions);positions = positions + velocities;% 更新每个粒子的最佳位置和适应度值new_vals = arrayfun(fitness_func, positions);update_idx = new_vals < personal_best_val;personal_best_pos(update_idx, :) = positions(update_idx, :);personal_best_val(update_idx) = new_vals(update_idx);% 更新全局最佳位置和适应度值[min_val, min_idx] = min(personal_best_val);if min_val < global_best_valglobal_best_val = min_val;global_best_pos = personal_best_pos(min_idx, :);endendbest_pos = global_best_pos;best_val = global_best_val;end```上面的代码实现了一个简单的pso算法，其中`fitness_func`是待优化的目标函数，`num_particles`是粒子数量，`num_iterations`是迭代次数，`range`是变量的范围。

改进粒子群算法matlab代码

改进粒子群算法matlab代码粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，其主要思想是将优化问题转化为粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。

粒子群算法的运作方式是通过定义一群随机粒子，并根据它们在搜索空间中的位置和速度，来引导粒子向着更好的解决方案进行搜索。

以下是改进版粒子群算法的MATLAB代码：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 粒子群算法-改进版%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 初始化参数和粒子群function [gbest_x, gbest_y] = PSO(num_particles,max_iterations, f, lower_bound, upper_bound)% 定义粒子群基本参数w = 0.7; % 惯性权重c1 = 1.4; % 学习因子1c2 = 1.4; % 学习因子2% 初始化粒子位置和速度particles_position = unifrnd(lower_bound, upper_bound, [num_particles, 2]);particles_velocity = zeros(num_particles, 2);% 初始化个体最优解和全局最优解pbest_position = particles_position;pbest_value = zeros(num_particles, 1);for i = 1:num_particlespbest_value(i) = f(particles_position(i,:));end[global_min_value, global_min_index] = min(pbest_value); gbest_position = particles_position(global_min_index, :);gbest_value = global_min_value;% 迭代优化for iter = 1:max_iterationsfor i = 1:num_particles% 更新粒子速度particles_velocity(i,:) = w *particles_velocity(i,:) ...+ c1 * rand() * (pbest_position(i,:) -particles_position(i,:)) ...+ c2 * rand() * (gbest_position -particles_position(i,:));% 限制粒子速度范围particles_velocity(i,1) = max(particles_velocity(i,1), lower_bound);particles_velocity(i,1) = min(particles_velocity(i,1), upper_bound);particles_velocity(i,2) = max(particles_velocity(i,2), lower_bound);particles_velocity(i,2) = min(particles_velocity(i,2), upper_bound);% 更新粒子位置particles_position(i,:) = particles_position(i,:) + particles_velocity(i,:);% 限制粒子位置范围particles_position(i,1) = max(particles_position(i,1), lower_bound);particles_position(i,1) = min(particles_position(i,1),upper_bound);particles_position(i,2) = max(particles_position(i,2), lower_bound);particles_position(i,2) = min(particles_position(i,2), upper_bound);% 更新个体最优解temp_value = f(particles_position(i,:));if temp_value < pbest_value(i)pbest_value(i) = temp_value;pbest_position(i,:) = particles_position(i,:);endend% 更新全局最优解[temp_min_value, temp_min_index] = min(pbest_value);if temp_min_value < gbest_valuegbest_value = temp_min_value;gbest_position = pbest_position(temp_min_index,:);endend% 返回全局最优解gbest_x = gbest_position(1);gbest_y = gbest_position(2);end其中，num_particles为粒子数目，max_iterations为最大迭代次数，f为目标函数句柄，lower_bound和upper_bound为搜索空间的下界和上界。

pso粒子群优化算法matlab程序

clear all; clc; format long; %------给定初始化条件--------------------------------------------- c1=1.4962; %学习因子学习因子 1 c2=1.4962; %学习因子学习因子 2 w=0.7298; %惯性权重惯性权重MaxDT=1000; %最大迭代次数最大迭代次数D=10; %搜索空间维数（未知数个数）搜索空间维数（未知数个数）N=40; %初始化群体个体数目初始化群体个体数目eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用) %------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)----------- for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置随机初始化位置v(i,j)=randn; %随机初始化速度随机初始化速度end end %------先计算各个粒子的适应度，并初始化先计算各个粒子的适应度，并初始化 Pi 和Pg--------------------- for i=1:N p(i)=ﬁtness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %Pg 为全局最优为全局最优for i=2:N if ﬁtness(x(i,:),D)<ﬁtness(pg,D) pg=x(i,:); end end %------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求----------- for t=1:MaxDT 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,:); if ﬁtness(x(i,:),D)<p(i) p(i)=ﬁtness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<ﬁtness(pg,D) pg=y(i,:); end end Pbest(t)=ﬁtness(pg,D); end %------最后给出计算结果最后给出计算结果disp('*************************************************************') disp('函数的全局最优位置为：') Solu on=pg' disp('最后得到的优化极值为：') Result=ﬁtness(pg,D) disp('*************************************************************') %------算法结束---DreamSun GL & HF---------------------------------- 适应度函数源程序（ﬁtness.m）func on result=ﬁtness(x,D) sum=0; for i=1:D sum=sum+x(i)^2; end result=sum; 。

粒子群算法matlab代码（PDF）

粒子群算法(1)----粒子群算法简介一、粒子群算法的历史粒子群算法源于复杂适应系统（Complex Adaptive System,CAS）。

CAS理论于1994年正式提出，CAS中的成员称为主体。

比如研究鸟群系统，每个鸟在这个系统中就称为主体。

主体有适应性，它能够与环境及其他的主体进行交流，并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构与行为。

整个系统的演变或进化包括：新层次的产生（小鸟的出生）；分化和多样性的出现（鸟群中的鸟分成许多小的群）；新的主题的出现（鸟寻找食物过程中，不断发现新的食物）。

所以CAS系统中的主体具有4个基本特点（这些特点是粒子群算法发展变化的依据）：首先，主体是主动的、活动的。

主体与环境及其他主体是相互影响、相互作用的，这种影响是系统发展变化的主要动力。

环境的影响是宏观的，主体之间的影响是微观的，宏观与微观要有机结合。

最后，整个系统可能还要受一些随机因素的影响。

粒子群算法就是对一个CAS系统－－－鸟群社会系统的研究得出的。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。

设想这样一个场景:一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。

那么找到食物的最优策略是什么呢?最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

PSO算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。

在PSO中，每个优化问题的潜在解都可以想象成d维搜索空间上的一个点，我们称之为“粒子”（Particle），所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(Fitness Value)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

Reynolds对鸟群飞行的研究发现。

粒子群算法解决VRP代码（matlab）

粒子群算法解决VRP代码（matlab）particle_swarm_optimization.m文件：function PSOforTSP%初始化Alpha=0.25; %个体经验保留概率Beta=0.25; %全局经验保留概率NC_max=100; %最大迭代次数m=80; %微粒数CityNum=14; %问题的规模（城市个数）[dislist,Clist]=tsp(CityNum);NC=1;%迭代计数器R_best=zeros(NC_max,CityNum); %各代最佳路线L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度%产生微粒的初始位置for i=1:mx(i,:)=randperm(CityNum);L(i)=CalDist(dislist,x(i,:));endp=x; %p为个体最好解pL=L;[L_best(1,1) n_best]=min(L);R_best(1,:)=x(n_best,:);L_ave(1,1)=mean(L);%初始交换序v=ones(CityNum-1,2,m)*(round(rand*(CityNum-1))+1);figure(1);while NC<=NC_max %停止条件之一：达到最大迭代次数for i=1:mxnew(i,:)=changeFun(x(i,:),v(:,:,i));A=changeNum(x(i,:),p(i,:));Arand=randFun(A,Alpha);xnew(i,:)=changeFun(xnew(i,:),Arand);B=changeNum(x(i,:),R_best(NC,:));Brand=randFun(B,Beta);xnew(i,:)=changeFun(xnew(i,:),Brand);v(:,:,i)=changeNum(x(i,:),xnew(i,:));L(i)=CalDist(dislist,xnew(i,:));if L(i)<pl(i)< p="">p(i,:)=xnew(i,:);pL(i)=L(i);endend[L_bestnew n_best]=min(L);R_bestnew=xnew(n_best,:);L_ave(NC+1,1)=mean(L);if L_bestnew<l_best(nc,1)< p="">L_best(NC+1,1)=L_bestnew;R_best(NC+1,:)=R_bestnew;elseL_best(NC+1,1)=L_best(NC,1);R_best(NC+1,:)=R_best(NC,:);endx=xnew;drawTSP10(Clist,R_best(NC,:),L_best(NC,1),NC,0); %pause;NC=NC+1;end%输出结果Pos=find(L_best==min(L_best));Shortest_Route=R_best(Pos(1),:);Shortest_Length=L_best(Pos(1)); figure(2);plot([L_best L_ave]);legend('最短距离','平均距离'); endfunction xnew=changeFun(x,C); changeLen=size(C,1);xnew=x;for i=1:changeLena=xnew(C(i,1));xnew(C(i,1))=xnew(C(i,2));xnew(C(i,2))=a;endendfunction C=changeNum(x,y); CityNum=size(x,2);C=ones(CityNum-1,2);for i=1:CityNum-1pos=find(x==y(i));C(i,:)=[i pos];x=changeFun(x,C(i,:));endendfunction v=randFun(v,w);randLen=size(v,1);for i=1:randLenif rand>wv(i,2)=v(i,1);endendendfunction F=CalDist(dislist,s)%计算回路路径距离DistanV=0;n=size(s,2);for i=1:(n-1)DistanV=DistanV+dislist(s(i),s(i+1));endDistanV=DistanV+dislist(s(n),s(1));F=DistanV;endfunction [DLn,cityn]=tsp(n)city14=[0 0;0.3 0.334;0.08 0.433;0.166 0.456;0.5 0.4439;0.2439 0.1463;0.1207 0.2293;0.2293 0.761;0.6171 0.9414;0.8732 0.6536;0.6878 0.5219;0.8488 0.3609;0.6683 0.2536;0.6195 0.2634];for i=1:14for j=1:14DL14(i,j)=((city14(i,1)-city14(j,1))^2+(city14(i,2)-city14(j,2))^2)^0.5;endendDLn=DL14;cityn=city14;enddrawTSP10.m文件：function m=drawTSP(Clist,BSF,bsf,p,f)CityNum=size(Clist,1);for i=1:CityNum-1plot([Clist(BSF(i),1),Clist(BSF(i+1),1)],[Clist(BSF(i),2),Clist(BSF(i +1),2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g');hold on;endaxis([0,1,0,1]);plot([Clist(BSF(CityNum),1),Clist(BSF(1),1)],[Clist(BSF(CityNu m),2),Clist(BSF(1), 2)],'ms-','LineWidth',2,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g');title([num2str(CityNum),'城市TSP']);if f==0text(0.1,0.1,['第',int2str(p),' 步',' 最短距离为',num2str(bsf)]);elsetext(0.1,0.1,['最终搜索结果：最短距离',num2str(bsf)]);endhold off;pause(0.05);</l_best(nc,1)<></pl(i)<>。

粒子群算法 matlab源代码

%相关参数的设置UB=600; %函数的上界LB=300; %函数的下界PopSize=40; %种群的大小Dim=10; %微粒的维数c1=2; %学习因子c2=2; %学习因子w_start=0.9;%惯性权重的开始值w_end=0.4;%惯性权重的最后值Vmax=100;%微粒的最大速度MaxIter=1500;%最大迭代次数Iter=0;%初始迭代次数%初始化群和速度X=rand(PopSize,Dim)*(UB-LB)+LB;%微粒位置随机初始化V=rand(PopSize,Dim);%微粒速度随机初始化；%测试函数：Griewank函数ind=repmat(1:Dim,PopSize,1);FX=sum(((X.^2)/4000)')'- prod(cos(X./sqrt(ind))')'+1;%设定当前位置为粒子的最好位置，并记录其最好值PBest=X;FPBest=FX;%找到初始微粒群体的最好微粒[Fgbest,r]=min(FX);CF=Fgbest;%记录当前全局最优值Best=X(r,:);%用于保存最优粒子的位置FBest=Fgbest;%循环while(Iter<=MaxIter)Iter=Iter+1;%更新惯性权重的值；w_now=((w_start-w_end)*(MaxIter-Iter)/MaxIter)+w_end;A=repmat(X(r,:),PopSize,1);%生成随机数R1=rand(PopSize,Dim);R2=rand(PopSize,Dim);%速度更新V=w_now*V+c1*R1.*(PBest-X)+c2*R2.*(A-X);%对进化后速度大于最大速度的微粒进行处理changeRows=V>Vmax;VStep(find(changeRows))=Vmax;%对进化后速度小雨最小速度的微粒进行处理changeRows=V<-Vmax;V(find(changeRows))=-Vmax;%微粒位置进行更新X=X+1.0*V;%重新计算新位置的适应度值ind=repmat(1:Dim,PopSize,1);FX=sum(((X.^2)/4000)')'- prod(cos(X./sqrt(ind))')'+1;%更新每个微粒的最好位置P=FX<FPBest;FPBest(find(P))=FX(find(P));%适应值更换PBest(find(P),:)=X(find(P),:)%粒子位置更换[Fgbest,g]=min(FPBest);%保存最好适应值if Fgbest<CF %如果本次适应值好于上次则保存[fBest,b]=min(FPBest);%最好适应值为fBestBest=PBest(b,:);%最好位置为BestendCF=Fgbest;%保留本次适应值准备与下次比较end %循环结束。

粒子群算法matlab(算法已经调试)

程序1当22111==c c ，5.12212==c c ，2.1=w 。

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1c21=2; %学习因子2c12=1.5;c22=1.5;w=1.2; %惯性权重eps=10^(-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:Nfor j=1:Dx(i,j)=randn; %随机初始化位置v(i,j)=randn; %随机初始化速度endend%------显示群位置----------------------figure(1)for j=1:Dif (rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始位置')tInfo=strcat('第',char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),'维');endtitle(tInfo)end%------显示种群速度figure(2)for j=1:Dif(rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始速度')tInfo=strcat('第,char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),'维);endtitle(tInfo)endfigure(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:Npbest1(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:Nif(pbest1(i)<gbest1)g1=p1(i,:);gbest1=pbest1(i);endendgb1=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x1(j,:),D)<pbest1(j))p1(j,:)=x1(j,:);pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D);endif(pbest1(j)<gbest1)g1=p1(j,:);gbest1=pbest1(j);endv1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c21*rand*(g1-x1(j,:));x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:);endgb1(i)=gbest1;endplot(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:Npbest2(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:Nif(pbest2(i)<gbest2)g2=p2(i,:);gbest2=pbest2(i);endendgb2=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x2(j,:),D)<pbest2(j))p2(j,:)=x2(j,:);pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D);endif(pbest2(j)<gbest2)g2=p2(j,:);gbest2=pbest2(j);endv2(j,:)=w*v2(j,:)+c12*rand*(p2(j,:)-x2(j,:))+c22*rand*(g2-x2(j,:)); x2(j,:)=x2(j,:)+v2(j,:);endgb2(i)=gbest2;endplot(gb2)TempStr=sprintf('c1= %g ,c2=%g',c12,c22);title(TempStr);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度值');b ）适应度函数%适应度函数（fitness.m ）function result=fitness(x,D)sum=0;for i=1:Dsum=sum+x(i)^2;endresult=sum;程序2当22111==c c 于2.1,2,02212===w c c 对比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1c21=2; %学习因子2c12=0;c22=2;w=1.2; %惯性权重eps=10^(-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:Nfor j=1:Dx(i,j)=randn; %随机初始化位置v(i,j)=randn; %随机初始化速度endend%------显示群位置----------------------figure(1)for j=1:Dif(rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始位置')tInfo=strcat('第',char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),'维');endtitle(tInfo)end%------显示种群速度figure(2)for j=1:Dif(rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始速度')tInfo=strcat('第,char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48),char(rem(j,10)+48),'维);endtitle(tInfo)endfigure(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:Npbest1(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:Nif(pbest1(i)<gbest1)g1=p1(i,:);gbest1=pbest1(i);endendgb1=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x1(j,:),D)<pbest1(j))p1(j,:)=x1(j,:);pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D);endif(pbest1(j)<gbest1)g1=p1(j,:);gbest1=pbest1(j);endv1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c21*rand*(g1-x1(j,:));x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:);endgb1(i)=gbest1;endplot(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:Npbest2(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:Nif(pbest2(i)<gbest2)g2=p2(i,:);gbest2=pbest2(i);endendgb2=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x2(j,:),D)<pbest2(j))p2(j,:)=x2(j,:);pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D);endif(pbest2(j)<gbest2)g2=p2(j,:);gbest2=pbest2(j);endv2(j,:)=w*v2(j,:)+c12*rand*(p2(j,:)-x2(j,:))+c22*rand*(g2-x2(j,:));x2(j,:)=x2(j,:)+v2(j,:);endgb2(i)=gbest2;endplot(gb2)TempStr=sprintf('c1= %g ,c2=%g',c12,c22);title(TempStr);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度值');b）适应度函数%适应度函数（fitness.m）function result=fitness(x,D)sum=0;for i=1:Dsum=sum+x(i)^2;endresult=sum;程序3当2.1,22111===w c c 于2.1,0,22212===w c c 对比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1c21=2; %学习因子2c12=2;c22=0;w=1.2; %惯性权重eps=10^(-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:Nfor j=1:Dx(i,j)=randn; %随机初始化位置v(i,j)=randn; %随机初始化速度endend%------显示群位置----------------------figure(1)for j=1:Dif (rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始位置')tInfo=strcat('第',char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48)，char(rem(j,10)+48),'维');endtitle(tInfo)end%------显示种群速度figure(2)for j=1:Dif(rem(D,2)>0)subplot((D+1)/2,2,j)elsesubplot(D/2,2,j)endplot(x(:,j),'b*');grid onxlabel('粒子')ylabel('初始速度')tInfo=strcat('第,char(j+48),'维');if(j>9)tInfo=strcat('第',char(floor(j/10)+48), char(rem(j,10)+48),'维);endtitle(tInfo)endfigure(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:Npbest1(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:Nif(pbest1(i)<gbest1)g1=p1(i,:);gbest1=pbest1(i);endendgb1=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x1(j,:),D)<pbest1(j))p1(j,:)=x1(j,:);pbest1(j)=fitness(x1(j,:),D);endif(pbest1(j)<gbest1)g1=p1(j,:);gbest1=pbest1(j);endv1(j,:)=w*v1(j,:)+c11*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c21*rand*(g1-x1(j,:));x1(j,:)=x1(j,:)+v1(j,:);endgb1(i)=gbest1;endplot(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:Npbest2(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:Nif(pbest2(i)<gbest2)g2=p2(i,:);gbest2=pbest2(i);endendgb2=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:Tfor j=1:Nif (fitness(x2(j,:),D)<pbest2(j))p2(j,:)=x2(j,:);pbest2(j)=fitness(x2(j,:),D);endif(pbest2(j)<gbest2)g2=p2(j,:);gbest2=pbest2(j);endv2(j,:)=w*v2(j,:)+c12*rand*(p2(j,:)-x2(j,:))+c22*rand*(g2-x2(j,:)); x2(j,:)=x2(j,:)+v2(j,:);endgb2(i)=gbest2;endplot(gb2)TempStr=sprintf('c1= %g ,c2=%g',c12,c22);title(TempStr);xlabel('迭代次数');ylabel('适应度值');b ）适应度函数%适应度函数（fitness.m ）function result=fitness(x,D)sum=0;for i=1:Dsum=sum+x(i)^2;endresult=sum;程序4对21c c ≠，21w w ≠分别对其取值1.11=c ，22=c ，2.11=w ，5.12=w 测试函数。

15基于粒子群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码

基于蚁群算法的连续函数优化通用MATLAB源代码此源码是对粒子群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。

function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]= PSOUCP(K,N,LB,UB,WR,CR1,CR2,Alpha,Beta,Gamma)%% 无约束连续函数的粒子群优化算法% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim%% 此函数实现粒子群算法，用于求解无约束连续函数最小化问题%% 对于最大化问题，请先将其加负号转化为最小化问题%% 输入参数列表% K 最大迭代次数% N 初始粒子群规模（要求为偶数）% LB 决策变量的下界，M×1的向量% UB 决策变量的上界，M×1的向量% WR 粒子群算法控制参数1，惯性系数% CR1 粒子群算法控制参数2，当前最优学习参数% CR2 粒子群算法控制参数3，历史最优学习参数%% 输出参数列表% BESTX K×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体% BESTY K×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值% ALLX K×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体% ALLY K×N矩阵，记录全部个体的评价函数值%% 初始化M=length(LB);%决策变量的个数%种群初始化，每一列是一个样本farm=zeros(M,N);for i=1:Mx=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);farm(i,:)=x;endSumWCR=WR+CR1+CR2;WR=WR/SumWCR;CR1=CR1/SumWCR;CR2=CR2/SumWCR;%输出变量初始化ALLX=cell(K,1);ALLY=zeros(K,N);BESTX=cell(K,1);BESTY=zeros(K,1);k=1;%迭代计数器初始化%% 以下是迭代过程while k<=Knewfarm=zeros(M,2*N);Ser=randperm(N);A=farm(:,Ser(1));B=farm(:,Ser(2));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];newfarm(:,2*N-1)=a;newfarm(:,2*N)=b;for i=1:(N-1)A=farm(:,Ser(i));B=farm(:,Ser(i+1));P0=unidrnd(M-1);a=[A(1:P0,:);B((P0+1):end,:)];b=[B(1:P0,:);A((P0+1):end,:)];newfarm(:,2*i-1)=a;newfarm(:,2*i)=b;endnewfarm2=zeros(M,N);for i=1:Mx=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N);newfarm2(i,:)=x;endnewfarm3=zeros(M,N);for i=1:Nif Gamma>randAA=farm(:,i);BB=QuantumMutation(AA,LB,UB,Beta);newfarm3(:,i)=BB;endendnewfarm4=farm;if k>=3Pgd=BESTX{k-1};Pid=BESTX{k-2};for i=1:Nnewfarm4(:,i)=WR*farm(:,i)+CR1*Pid+CR2*Pgd;endendFARM=[farm,newfarm,newfarm2,newfarm3,newfarm4];SER=randperm(6*N);FITNESS=zeros(1,6*N);fitness=zeros(1,N);for i=1:(6*N)BETA=FARM(:,i);SE=FIT(BETA);FITNESS(i)=SE;endfor i=1:Nf1=FITNESS(SER(6*i-5));f2=FITNESS(SER(6*i-4));f3=FITNESS(SER(6*i-3));f4=FITNESS(SER(6*i-2));f5=FITNESS(SER(6*i-1));f6=FITNESS(SER(6*i));if f1<=f2&&f1<=f3&&f1<=f4&&f1<=f5&&f1<=f6 farm(:,i)=FARM(:,SER(6*i-5));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i-5));elseif f2<=f1&&f2<=f3&&f2<=f4&&f2<=f5&&f2<=f6 farm(:,i)=FARM(:,SER(6*i-4));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i-4));elseif f3<=f1&&f3<=f2&&f3<=f4&&f3<=f5&&f3<=f6 farm(:,i)=FARM(:,SER(6*i-3));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i-3));elseif f4<=f1&&f4<=f2&&f4<=f3&&f4<=f5&&f4<=f6 farm(:,i)=FARM(:,SER(6*i-2));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i-2));elseif f5<=f1&&f5<=f2&&f5<=f3&&f5<=f4&&f5<=f6 farm(:,i)=FARM(:,SER(6*i-1));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i-1));elsefarm(:,i)=FARM(:,SER(6*i));fitness(:,i)=FITNESS(:,SER(6*i));endendX=farm;Y=fitness;ALLX{k}=X;ALLY(k,:)=Y;minY=min(Y);pos=find(Y==minY);BESTX{k}=X(:,pos(1));BESTY(k)=minY;Alpha=Alpha*1.01;disp(k);k=k+1;end。

pso算法matlab代码

pso算法matlab代码粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，其基本思想是通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。

以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于实现 PSO 算法：matlab复制代码% 定义问题参数n_particles = 100; % 粒子数量n_iterations = 100; % 迭代次数n_dimensions = 2; % 问题的维度lb = [-10-10]; % 问题的下界ub = [1010]; % 问题的上界c1 = 2; % 个体学习因子c2 = 2; % 社会学习因子% 初始化粒子群particles = lb + (ub-lb).*rand(n_particles,n_dimensions);velocities = zeros(n_particles, n_dimensions);p_best = particles;g_best = particles(1, :);g_best_fitness = inf;% 主循环for i = 1:n_iterations% 计算每个粒子的适应度值fitness = evaluate(particles); % 更新个体最优解for j = 1:n_particlesif fitness(j) < p_best(j, :)p_best(j, :) = particles(j, :); endend% 更新全局最优解for j = 1:n_particlesif fitness(j) < g_best_fitness g_best_fitness = fitness(j);g_best = particles(j, :);endend% 更新粒子速度和位置for j = 1:n_particlesr1 = rand(); % 个体学习因子随机数r2 = rand(); % 社会学习因子随机数velocities(j, :) = velocities(j, :) +c1*r1*(p_best(j, :) - particles(j, :)) + c2*r2*(g_best - particles(j, :));particles(j, :) = particles(j, :) + velocities(j, :);% 边界条件处理particles(j, :) = max(particles(j, :) , lb);particles(j, :) = min(particles(j, :) , ub);endend% 输出结果disp('全局最优解：');disp(g_best);disp('全局最优解的适应度值：');disp(g_best_fitness);其中，evaluate函数用于计算每个粒子的适应度值，需要根据具体问题进行定义。

matlab工具箱粒子群算法

MATLAB工具箱是一款强大的工具软件，可以用来进行各种科学计算和工程设计。

其中，粒子裙算法(PSO)作为一种优化算法，被广泛应用于多个领域，例如机器学习、智能优化、控制系统等。

本文将详细介绍PSO算法及其在MATLAB工具箱中的应用。

一、粒子裙算法的基本原理粒子裙算法是一种模拟自然界裙体行为的优化算法，其基本原理是模拟鸟裙或鱼裙在搜索食物或迁徙时的行为。

在PSO算法中，被优化的问题被视为一个多维空间中的搜索空间，而每个“粒子”则代表了空间中的一个候选解。

这些粒子在空间中移动，并根据自身的经验和裙体的协作信息来调整其移动方向和速度，最终找到最优解。

二、PSO算法的优化流程1.初始化种裙：在开始时，随机生成一定数量的粒子，并为每个粒子随机分配初始位置和速度。

2.评估粒子适应度：根据问题的特定目标函数，计算每个粒子在当前位置的适应度值。

3.更新粒子速度和位置：根据粒子的个体经验和裙体协作信息，更新每个粒子的速度和位置。

4.更新全局最优解：根据所有粒子的适应度值，更新全局最优解。

5.检查停止条件：重复步骤2-4，直到满足停止条件。

三、PSO算法在MATLAB工具箱中的应用在MATLAB工具箱中，PSO算法被实现为一个函数，可以通过简单的调用来进行优化问题的求解。

以下是一个简单的PSO算法示例：```matlab定义目标函数objFunc = (x) x(1)^2 + x(2)^2;设置PSO参数options = optimoptions(particleswarm, 'SwarmSize', 100,'MaxIterations', 100);调用PSO算法[x, fval] = particleswarm(objFunc, 2, [], [], options);```以上代码中，首先定义了一个目标函数objFunc，然后设置了PSO算法的参数options，最后通过调用particleswarm函数来进行优化求解。

粒子群算法matlab代码

一、粒子群主程序psize=20; %粒子个数的设置pd=12; %粒子的维数lz=zeros(psize,pd);for i=1:psize %随机生成粒子群，psize行pd列，pd维。

suiji=rand(1,pd);for j=1:pd/2if suiji(j)<0.5lz(i,j)=fix(unifrnd(0,100))*100;elselz(i,j)=fix(unifrnd(0,100)+1)*100;endendfor j=pd/2+1:1:pdif suiji(j)<0.5lz(i,j)=fix(unifrnd(0,45))/100;elselz(i,j)=fix(unifrnd(0,45)+1)/100;endendlz(i,1:pd/2)=sort(lz(i,1:pd/2));lz(i,pd/2+1:pd)=sort(lz(i,pd/2+1:pd));endlv=lz;goodvalue=lz; %每个粒子自己历史最好值初始化，psize行pd列。

vmax=20; %速度上限c1=2;c2=2; %学习因子w=0.729; %随机因子和惯性因子bestvalue=zeros(1,pd); %全局最好值初始化，1行pd列for j=1:pdbestvalue(1,j)=goodvalue(1,j);endfnew=zeros(1,psize);for j=1:psizefnew(j)=fpso(lz(1,:));endfold=fnew;flagstop=0; %终止标志k=0; %迭代次数记录f0=fpso(bestvalue); %适应值初始化while flagstop==0for i=1:psize %适应值比较，更新各自历史最好值（位置）fnew(i)=fpso(lz(i,:)); %记录每次每个粒子的适应值，便于以后设置终止条件if fnew(i)<fold(i)fold(i)=fnew(i); %fold记录每个粒子的最好历史值goodvalue(i,j)=lz(i,j);endendendfor i=1:psize%每个粒子历史最好值比较，更新全局最好值f1=fold(i);if f1<f0f0=f1;for j=1:pdbestvalue(1,j)=goodvalue(i,j);endendend%*********粒子趋一点终止条件*********%flagstop0=max(abs(fold)); %比较当次的所有粒子的适应值，flagstop1=min(abs(fold)); %若它们之间差别较小，则可以停止。

智能算法之粒子群优化算法-matlab程序-可运行

w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 0.5; % 自我学习因子
c2 = 0.5; % 群体学习因子
for i = 1:d
x = limit(i, 1) + (limit(i, 2) - limit(i, 1)) * rand(N, d);%初始种群的位置
plot(x0, f(x0), 'b-', x, f(x), 'ro');title('状态位置变化')
pause(0.1)
iter = iter+1;
end
figure(3);plot(record);title('收敛过程')
x0 = 0 : 0.01 : 20;
d = 1; % 空间维数
ger = 100; % 最大迭代次数
limit = [0, 20]; % 设置位置参数限制
vlimit = [-1, 1]; % 设置速度限制
end
v = v * w + c1 * rand * (xm - x) + c2 * rand * (repmat(ym, N, 1) - x);% 速度更新
%Hale Waihona Puke 边界速度处理 v(v > vlimit(2)) = vlimit(2);
v(v < vlimit(1)) = vlimit(1);
while iter <= ger
fx = f(x) ; % 个体当前适应度
for i = 1:N
if fxm(i) < fx(i)
fxm(i) = fx(i); % 更新个体历史最佳适应度

多目标粒子群matlab代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 改进的多目标粒子群算法，包括多个测试函数% 对程序中的部分参数进行修改将更好地求解某些函数%ZDT1NP=cell(1,50);ZDT1FV=cell(1,50);ZDT1T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('ZDT1',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,30,zer os(1,30),ones(1,30));%--ZDT1elapsedTime=toc;ZDT1NP(i)={np};ZDT1FV(i)={fv};ZDT1T(i)=elapsedTime;display(strcat('ZDT1',num2str(i)));endzdt1fv=cell2mat(ZDT1FV');zdt1fv=GetLeastFunctionValue(zdt1fv);ZDT2NP=cell(1,50);ZDT2FV=cell(1,50);ZDT2T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('ZDT2',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,30,zer os(1,30),ones(1,30),[1,zeros(1,29)]);%--ZDT2elapsedTime=toc;ZDT2NP(i)={np};ZDT2FV(i)={fv};ZDT2T(i)=elapsedTime;display(strcat('ZDT2',num2str(i)));endzdt2fv=cell2mat(ZDT2FV');zdt2fv=GetLeastFunctionValue(zdt2fv); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5ZDT3NP=cell(1,50);ZDT3FV=cell(1,50);ZDT3T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('ZDT3',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,30,zeros(1,30 ),ones(1,30));%--ZDT3elapsedTime=toc;ZDT3NP(i)={np};ZDT3FV(i)={fv};ZDT3T(i)=elapsedTime;display(strcat('ZDT3',num2str(i)));endzdt3fv=cell2mat(ZDT3FV');zdt3fv=GetLeastFunctionValue(zdt3fv);ZDT4NP=cell(1,50);ZDT4FV=cell(1,50);ZDT4T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals]=ParticleSwarmOpt('ZDT4',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,10,[0,-5,-5,-5,-5,-5, -5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5,5,5,5,5,5],[1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]);%--ZDT4elapsedTime=toc;ZDT4NP(i)={np};ZDT4FV(i)={fv};ZDT4T(i)=elapsedTime;display(strcat('ZDT4',num2str(i)));endzdt4fv=cell2mat(ZDT4FV');zdt4fv=GetLeastFunctionValue(zdt4fv); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ZDT6NP=cell(1,50);ZDT6FV=cell(1,50);ZDT6T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('ZDT6',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,10,zer os(1,10),ones(1,10));%--ZDT6elapsedTime=toc;ZDT6NP(i)={np};ZDT6FV(i)={fv};ZDT6T(i)=elapsedTime;display(strcat('ZDT6',num2str(i)));endzdt6fv=cell2mat(ZDT6FV');zdt6fv=GetLeastFunctionValue(zdt6fv);CTP1NP=cell(1,50);CTP1FV=cell(1,50);CTP1T=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP1',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1500,5,[0,-5,-5,-5, -5],[1,5,5,5,5],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP1 elapsedTime=toc;CTP1NP(i)={np};CTP1FV(i)={fv};CTP1T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP1',num2str(i)));endctp1fv=cell2mat(CTP1FV');ctp1fv=GetLeastFunctionValue(ctp1fv);CTP1fmNP=cell(1,50);CTP1fmFV=cell(1,50);CTP1fmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP1',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,5,[0,-5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 0 0 0],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP1 elapsedTime=toc;CTP1fmNP(i)={np};CTP1fmFV(i)={fv};CTP1fmT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP1fm',num2str(i)));endctp1fmfv=cell2mat(CTP1fmFV');ctp1fmfv=GetLeastFunctionValue(ctp1fmfv);CTP2NP=cell(1,50);CTP2FV=cell(1,50);CTP2T=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP2',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1500,5,[0,-5,-5,-5, -5],[1,5,5,5,5],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP2 elapsedTime=toc;CTP2NP(i)={np};CTP2FV(i)={fv};CTP2T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP2',num2str(i)));endctp2fv=cell2mat(CTP2FV');ctp2fv=GetLeastFunctionValue(ctp2fv);CTP2fmNP=cell(1,50);CTP2fmFV=cell(1,50);CTP2fmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP2',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,5,[0,-5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 0 0 0],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP2 elapsedTime=toc;CTP2fmNP(i)={np};CTP2fmFV(i)={fv};CTP2fmT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP2fm',num2str(i)));endctp2fmfv=cell2mat(CTP2fmFV');ctp2fmfv=GetLeastFunctionValue(ctp2fmfv);CTP3NP=cell(1,50);CTP3FV=cell(1,50);CTP3T=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP3',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1400,5,[0,-5,-5,-5, -5],[1,5,5,5,5],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP3 elapsedTime=toc;CTP3NP(i)={np};CTP3FV(i)={fv};CTP3T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP3',num2str(i)));endctp3fv=cell2mat(CTP3FV');ctp3fv=GetLeastFunctionValue(ctp3fv);CTP3fmNP=cell(1,50);CTP3fmFV=cell(1,50);CTP3fmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP3',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,5,[0,-5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 0 0 0],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP3 elapsedTime=toc;CTP3fmNP(i)={np};CTP3fmFV(i)={fv};CTP3fmT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP3fm',num2str(i)));endctp3fmfv=cell2mat(CTP3fmFV');ctp3fmfv=GetLeastFunctionValue(ctp3fmfv);CTP4NP=cell(1,50);CTP4FV=cell(1,50);CTP4T=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP4',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1400,5,[0,-5,-5,-5, -5],[1,5,5,5,5],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP4 elapsedTime=toc;CTP4NP(i)={np};CTP4FV(i)={fv};CTP4T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP4',num2str(i)));endctp4fv=cell2mat(CTP4FV');ctp4fv=GetLeastFunctionValue(ctp4fv);CTP4fmNP=cell(1,50);CTP4fmFV=cell(1,50);CTP4fmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP4',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,5,[0,-5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 1 0 0],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--CTP4 elapsedTime=toc;CTP4fmNP(i)={np};CTP4fmFV(i)={fv};CTP4fmT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP4fm',num2str(i)));endctp4fmfv=cell2mat(CTP4fmFV');ctp4fmfv=GetLeastFunctionValue(ctp4fmfv);CTP5NP=cell(1,50);CTP5FV=cell(1,50);CTP5T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP5',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,5,[0,-5 ,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 0 0 0]);%--CTP5elapsedTime=toc;CTP5NP(i)={np};CTP5FV(i)={fv};CTP5T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP5',num2str(i)));endctp5fv=cell2mat(CTP5FV');ctp5fv=GetLeastFunctionValue(ctp5fv);CTP6NP=cell(1,50);CTP6FV=cell(1,50);CTP6T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP6',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,400,5,[0,-5 ,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[0 0 0 0 0]);%--CTP6elapsedTime=toc;CTP6NP(i)={np};CTP6FV(i)={fv};CTP6T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP6',num2str(i)));endctp6fv=cell2mat(CTP6FV');ctp6fv=GetLeastFunctionValue(ctp6fv);CTP7NP=cell(1,50);CTP7FV=cell(1,50);CTP7T=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP7',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1000,5,[0,-5,-5,-5,-5],[1,5,5,5,5],[1 0 0 0 0]);%--CTP7elapsedTime=toc;CTP7NP(i)={np};CTP7FV(i)={fv};CTP7T(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP7',num2str(i)));endctp7fv=cell2mat(CTP7FV');ctp7fv=GetLeastFunctionValue(ctp7fv);CONSTRNP=cell(1,50);CONSTRFV=cell(1,50);CONSTRT=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP8',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,2,[0.1, 0],[1,5]);%--CTP8,CONSTRelapsedTime=toc;CONSTRNP(i)={np};CONSTRFV(i)={fv};CONSTRT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP8',num2str(i)));endconstrfv=cell2mat(CONSTRFV');constrfv=GetLeastFunctionValue(constrfv);SRNNP=cell(1,50);SRNFV=cell(1,50);SRNT=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP9',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,2,[-20, -20],[20,20]);%--CTP9,SRNelapsedTime=toc;SRNNP(i)={np};SRNFV(i)={fv};SRNT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP9',num2str(i)));endsrnfv=cell2mat(SRNFV');srnfv=GetLeastFunctionValue(srnfv);TNKNP=cell(1,50);TNKFV=cell(1,50);TNKT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP10',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1300,2,[0,0],[pi, pi],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',false));%--CTP10,TNK elapsedTime=toc;TNKNP(i)={np};TNKFV(i)={fv};TNKT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP10',num2str(i)));endtnkfv=cell2mat(TNKFV');tnkfv=GetLeastFunctionValue(tnkfv);TNKfmNP=cell(1,50);TNKfmFV=cell(1,50);TNKfmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('CTP10',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,300,2,[0,0],[pi,pi],[],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',false));%--CTP10,TNK elapsedTime=toc;TNKfmNP(i)={np};TNKfmFV(i)={fv};TNKfmT(i)=elapsedTime;display(strcat('CTP10fm',num2str(i)));endtnkfmfv=cell2mat(TNKfmFV');tnkfmfv=GetLeastFunctionValue(tnkfmfv);BNHNP=cell(1,50);BNHFV=cell(1,50);BNHT=zeros(1,50);for i=1:50tic;%[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('BNH',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,200,2,zeros (1,2),[5,3]);%--BNHelapsedTime=toc;BNHNP(i)={np};BNHFV(i)={fv};BNHT(i)=elapsedTime;display(strcat('BNH',num2str(i)));endbnhfv=cell2mat(BNHFV');bnhfv=GetLeastFunctionValue(bnhfv);OSYNP=cell(1,50);OSYFV=cell(1,50);OSYT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('OSY',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,1500,6,[0,0,1,0,1,0 ],[10,10,5,6,5,10],[],struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--OSY elapsedTime=toc;OSYNP(i)={np};OSYFV(i)={fv};OSYT(i)=elapsedTime;display(strcat('OSY',num2str(i)));endosyfv=cell2mat(OSYFV');osyfv=GetLeastFunctionValue(osyfv);OSYfmNP=cell(1,50);OSYfmFV=cell(1,50);OSYfmT=zeros(1,50);for i=1:50tic;[np,nprule,dnp,fv,goals,pbest]=ParticleSwarmOpt('OSY',0.1,50,100,2.0,1.0,0.4,500,6,[0,0,1,0,1,0], [10,10,5,6,5,10],[],struct('isfmopso',true,'istargetdis',false,'stopatborder',true));%--OSY elapsedTime=toc;OSYfmNP(i)={np};OSYfmFV(i)={fv};OSYfmT(i)=elapsedTime;display(strcat('OSYfm',num2str(i)));endosyfmfv=cell2mat(OSYfmFV');osyfmfv=GetLeastFunctionValue(osyfmfv);function [np,nprule,dnp,fv,goals,pbest] = ParticleSwarmOpt(funcname,unfitx,N,Nnp,cmax,cmin,w,M,D,lb,ub,x0,params)%待优化的目标函数:fitness%约束容忍度unfitx=0.01,逐步降到0%内部种群(粒子数目)：N%外部种群(非劣解集):Nnp%学习因子1:cmax%学习因子2:cmin%惯性权重:w%最大迭代次数：M%问题的维数：D%目标函数取最小值时的自变量值:xm%目标函数的最小值:fv%迭代次数:cvformat long;NP=[];%非劣解集Dnp=[];%非劣解集距离if nargin < 13params = struct('isfmopso',false,'istargetdis',false,'stopatborder',true);endif (nargin < 12 || isempty(x0))x0=lb+(ub-lb).*rand([1,D]);endT=size(fitness(x0,funcname),2);goals=zeros(M,N,T);%记下N个粒子M次迭代T维目标变化%----初始化种群的个体--------///////第1步///////////////////////////////////x(1,:)=x0;v(1,:)=(ub-lb).*rand([1,D])*0.5;for i=2:Nfor j=1:Dx(i,j)=lb(j)+(ub(j)-lb(j))*rand; %随机初始化位置v(i,j)=(ub(j)-lb(j))*rand*0.5; %随机初始化速度endend%----计算目标向量----------%---速度控制vmax=(ub-lb)*0.5;vmin= -vmax;%-----求出初始NP-----------////////第2步///////////////////////////////////NP(1,:)=x(1,:);%第一个默认加入NPNPRule=[0,0,0];%非劣解集参数Dnp(1,1)=0;for i=2:Nfaix = GetFai(x(i,:),funcname,params);if faix<=unfitx[NP,NPRule,Dnp] = compare(x(i,:),NP,NPRule,Dnp,Nnp,funcname,params);endend%-----初始自身最好位置------///////第3步////////////////////////////////////pbest = x;%自身最优解%-----在确定每个粒子所对就的目标方格-------//第4步///////////////////////////%------进入主要循环，按照公式依次迭代------------for t=1:Mif mod(t,100)==0unfitx = 0.01-0.01*(t+200)/M;if unfitx <0unfitx =0 ;end% [x,v,pbest,NP,NPRule,Dnp]=ReInit(x,v,pbest,NP,NPRule,Dnp,Nnp,D,lb,ub,unfitx);endc = cmax - (cmax - cmin)*t/M;w1=w-(w-0.3)*t/M;%c = cmax;%c = cmax - (cmax - cmin)*mod(t,51)/50;%w1=w-(w-0.3)*mod(t,51)/50;%-----获得全局最优-------/////第5步/////////////////////////////////////////%if mod(t,3)==1%[gbest,NPRule] = GetGlobalBest(NP,NPRule,Dnp);%endfor i=1:N%-------------------更新粒子的位置和速度----------////第6步//////////////////%v(i,:)=w*v(i,:)+cmin*rand*(pbest(i,:)-x(i,:))+cmax*rand*(gbest-x(i,:));%[gbest,NPRule] = GetGlobalBest2(x(i,:),NP,NPRule);%%%%%12-17[gbest,NPRule] = GetGlobalBest(NP,NPRule,Dnp);%w1=Inf;%while(w1>1.2 || w1<0)% w1=0.8+randn*0.8;%end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%模糊向导粒子群算法if(params.isfmopso)nploc=x(i,:);npruleloc=[0,0,0];dnploc(1,1)=0;tempv=zeros(10,D);tempx=zeros(10,D);for k=1:10tempv(k,:)=w1*v(i,:)+c*rand*(pbest(i,:)-x(i,:))+c*rand*(gbest-x(i,:));for j=1:Dif tempv(k,j)>vmax(j)tempv(k,j)=vmax(j);elseif tempv(k,j)<vmin(j)tempv(k,j)=vmin(j);endendtempx(k,:)=x(i,:)+tempv(k,:);faix = GetFai(x(i,:),funcname,params);if faix<=unfitx[nploc,npruleloc,dnploc] = compare(tempx(k,:),nploc,npruleloc,dnploc,10,funcname,params);endendnnx=size(nploc,1);seltemp=randi([1,nnx]);ttv=nploc(seltemp,:)-x(i,:);x(i,:)=nploc(seltemp,:);if sum(abs(ttv))>0v(i,:)=ttv;endelse%%%%%%%%%%%%%%%%%%%v(i,:)=w1*v(i,:)+c*rand*(pbest(i,:)-x(i,:))+c*rand*(gbest-x(i,:));for j=1:Dif v(i,j)>vmax(j)v(i,j)=vmax(j);elseif v(i,j)<vmin(j)v(i,j)=vmin(j);endendx(i,:)=x(i,:)+v(i,:);funcname=upper(funcname);if(strcmp(funcname(1:3),'CTP'))x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);endend %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%-------------------采取措施，避免粒子飞出空间----------////第7步/////////////%速度位置钳制if(params.stopatborder)%粒子随机停留在边界for j=1:Dif x(i,j)>ub(j)if(randi([0,0],1)==0)x(i,j)=ub(j);v(i,j)=-v(i,j);else x(i,j)=lb(j)+(ub(j)-lb(j))*rand; %随机初始化位置v(i,j)=(ub(j)-lb(j))*rand*0.5;endendif x(i,j)<lb(j)if(randi([0,0],1)==0)x(i,j)=lb(j);v(i,j)=-v(i,j);elsex(i,j)=lb(j)+(ub(j)-lb(j))*rand; %随机初始化位置v(i,j)=(ub(j)-lb(j))*rand*0.5;endendendelse %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%for j=1:Dif x(i,j)>ub(j)%粒子飞出上边界x(i,j)=x(i,j)-v(i,j);v(i,j)=rand*(ub(j)-x(i,j));x(i,j)=x(i,j)+v(i,j);elseif x(i,j)<lb(j)%粒子飞出下边界x(i,j)=x(i,j)-v(i,j);v(i,j)=rand*(x(i,j)-lb(j));x(i,j)=x(i,j)-v(i,j);endendend %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%------------------每个粒子的目标向量-----------------//第8步///////////////goals(t,i,:)=fitness(x(i,:),funcname,params);%----------------调整自身---------------------------//第10步/////////////////domiRel = DominateRel(pbest(i,:),x(i,:),funcname,params);%x,y的支配关系if domiRel==1%pbest支配新解continue;elseif domiRel==-1%新解支配pbestpbest(i,:) = x(i,:);elseif(randi([0,1],1)==0)%新解与pbest互相不支配pbest(i,:) = x(i,:);end%-----------------对NP进行更新和维护-----------------//第9步////////////////faix = GetFai(x(i,:),funcname,params);if faix<=unfitx[NP,NPRule,Dnp] = compare(x(i,:),NP,NPRule,Dnp,Nnp,funcname,params);endendendendnp = NP;%非劣解nprule=NPRule;dnp = Dnp;%非劣解之间的距离r=size(np,1);fv=zeros(r,T);for i=1:rfv(i,:)=fitness(np(i,:),funcname,params);endend%%%%%%%%%%%%%%%--------------主函数结束--------------%%%%%%%%%%%%%%%%%function [np_out,nprule_out,dnp_out] = compare(x,np,nprule,dnp,nnp,funcname,params)%np:现有非劣解%x:需要比较的量Nnp = nnp;%非劣解集空间r=size(np,1);%非劣解的个数np_out=np;%非劣解复本nprule_out = nprule;dnp_out = dnp;%非劣解集点之间距离if r==0return;endfor i=r:-1:1domiRel=DominateRel(x,np(i,:),funcname,params);if domiRel==1 %NP(i)被x支配np_out(i,:)=[];%非劣解剔除该解nprule_out(i,:)=[];dnp_out(i,:)=[];if ~isempty(dnp_out)dnp_out(:,i)=[];endelseif domiRel==-1 %x被NP(i)支配,返回不再比较return;endendr1=size(np_out,1);%现有非劣解的行列np_out(r1+1,:)=x;%与所有非支配集粒子比较均占优或不可比较，则NP中加入x faix = GetFai(x,funcname,params);if faix > 0nprule_out(r1+1,:)=[0,faix,0];elsenprule_out(r1+1,:)=[0,0,0];endif r1==0dnp_out=0;endfor j=1:r1dnp_out(r1+1,j)=GetDistance(np_out(j,:),x,funcname,params);dnp_out(j,r1+1)=dnp_out(r1+1,j);endif r1>=Nnp %未达到非劣解种群极限%---------移除密集距离最小的一个-------densedis = GetDenseDis(dnp_out);n_min = find(min(densedis)==densedis);%找出密度距离最小的一个tempIndex = randi([1,length(n_min)],1);np_out(n_min(tempIndex),:)=[];%非劣解剔除该解nprule_out(n_min(tempIndex),:)=[];dnp_out(n_min(tempIndex),:)=[];if ~isempty(dnp_out)dnp_out(:,n_min(tempIndex))=[];endendend%%%%%%%%%%%%%%-----------将粒子维护到外部种群----------%%%%%%%%%%%%%%%%%function dis=GetDistance(x,y,funcname,params)%求两向量之间的距离if(params.istargetdis)gx=fitness(x,funcname);gy=fitness(y,funcname);gxy=(gx-gy).^2;dis=sqrt(sum(gxy(:)));elseg=x-y;dis=sum(sum(g.^2));endendfunction densedis = GetDenseDis(dnp)%密集距离[r,c] = size(dnp);densedis=zeros(1,r);for i=1:rfirstmin=Inf;%secondmin=Inf;for j=1:cif dnp(i,j)~=0 && dnp(i,j)<firstminfirstmin = dnp(i,j);end% if dnp(i,j)~=0 && dnp(i,j)~=firstmin && dnp(i,j)<secondmin% secondmin = dnp(i,j);% endend% densedis(i)=(firstmin+secondmin)/2;densedis(i)=firstmin;endendfunction sparedis = GetSpareDis(dnp)%稀疏距离[r,c] = size(dnp);sparedis=zeros(1,r);for i=1:rfirstmin=Inf;secondmin=Inf;for j=1:cif dnp(i,j)~=0 && dnp(i,j)<firstminfirstmin = dnp(i,j);endif dnp(i,j)~=0 && dnp(i,j)~=firstmin && dnp(i,j)<secondminsecondmin = dnp(i,j);endendsparedis(i)=(firstmin+secondmin)/2;endend%%%%%%%%%%%%%%%%%-----------密集(稀疏)距离------------%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function v = DominateRel(x,y,funcname,params)%判断x与y支配关系,返回1表示x支配y，返回-1表示y支配x,返回0表示互不支配v=0;faix = GetFai(x,funcname,params);faiy = GetFai(y,funcname,params);if faix>faiyv=-1;elseif faiy>faixv=1;endif v~=0 %x、y构成违反约束支配关系return;endgx = fitness(x,funcname,params);%x的目标向量gy = fitness(y,funcname,params);%y的目标向量len = length(gx);if sum(gx<=gy)==len%x的所有目标都比y小，x支配yv=1;elseif sum(gx>=gy)==len%y的所有目标都比x小，y支配xv=-1;endend%%%%%%%%%%%%%%%%%---------比较两粒子的相互支配关系-----------%%%%%%%%%%%%%function [gbest,nprule_out] = GetGlobalBest2(x,np,nprule)%按照一定原则随机取一个全局最优r=size(np,2);%非劣解的行列,r:非劣解集个数，c：维数%假定x被非劣解集np支配IsDominated=true;Mdom=[];%支配x的集合for i=1:rdomiRel=DominateRel(np(i,:),x,funcname,params);if domiRel==1%np(i)支配xMdom=[Mdom,i];%记下其在非劣解集中的编号elseIsDominated=false;break;endendnprule_out=nprule;if IsDominated%x被支配,从x的支配集中选出一个作为全局最优intem=randi([1,length(Mdom)],1);gbest=np(Mdom(intem),:);nprule_out(Mdom(intem),1)=nprule_out(Mdom(intem),1)+1; else%x不被支配，从所有非劣解集中选出一个作为全局最优nr=size(np,1);intem=randi([1,nr],1);gbest=np(intem,:);nprule_out(intem,1)=nprule_out(intem,1)+1;endendfunction [gbest,nprule_out] = GetGlobalBest(np,nprule,dnp_out)%随机取一个全局最优r=size(np,1);%非劣解的行列nprule_out=nprule;intem=1;if(randi([0,3],1)==0)if r==1gbest = np(1,:);elsesparedis = GetSpareDis(dnp_out);%[max1,max2] = find(max(max(dnp_out))==dnp_out);%intem=max1(randi([1,length(max1)],1));n_max=find(max(sparedis)==sparedis);intem=n_max(randi([1,length(n_max)],1));gbest = np(intem,:);endelse%rr=randi([1,r],1);%随机取一个作为全局最优%gbest = np(rr,:);tt=find(min(nprule(:,1))==nprule(:,1));intem=tt(randi([1,length(tt)],1));gbest = np(intem,:);endnprule_out(intem,1)=nprule_out(intem,1)+1;end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%----------从部种群中找到全局最优-------%%%%%%%%%%%%%%%function[x,v,pbest,NP,NPRule,Dnp]=ReInit(x,v,pbest,NP,NPRule,Dnp,Nnp,D,lb,ub,unfitx,funcname,para ms)for i=1:10for j=1:Dx(i,j)=(ub(j)-lb(j))*rand; %随机初始化位置v(i,j)=(ub(j)-lb(j))*rand*0.5; %随机初始化速度pbest(i,j)=x(i,j);endendfor i=1:10faix = GetFai(x(i,:),funcname,params);if faix<=unfitx[NP,NPRule,Dnp] = compare(x(i,:),NP,NPRule,Dnp,Nnp,funcname,params);endendend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%----------重新初始化部分粒子-------%%%%%%%%%%%%%%%function fv=fitness(x,funcname,params)%获得多目标的目标向量fvfv=[];switch upper(funcname)%------DTLZ1%------ZDT1case 'ZDT1'n=length(x);gv=1+9*sum(x(2:n))/(n-1);fv(1)=x(1);fv(2)=gv*(1-sqrt(x(1)/gv));%------ZDT2case 'ZDT2'n=length(x);gv=1+9*sum(x(2:n))/(n-1);fv(1)=x(1);fv(2)=gv*(1-(x(1)/gv).^2);%------ZDT3case 'ZDT3'n=length(x);gv=1+9*sum(x(2:n).^2)/(n-1);fv(1)=x(1);fv(2)=gv*(1-sqrt(x(1)/gv)-(x(1)/gv)*sin(10*pi*x(1))); %------ZDT4case 'ZDT4'n=length(x);gv=1+10*(n-1)+sum(x(2:n).^2-10*cos(4*pi*x(2:n)));fv(1)=x(1);fv(2)=gv*(1-sqrt(x(1)./gv));%------ZDT5case 'ZDT5'%------ZDT4case 'ZDT6'n=length(x);gv=1+9*(sum(x(2:n))/(n-1)).^0.25;fv(1)=1-exp(-4*x(1))*sin(6*pi*x(1)).^6;fv(2)=gv*(1-(fv(1)/gv).^2);%------CTP1case 'CTP1'n=length(x);cx=41+sum(x(2:n).^2-10*cos(2*pi*x(2:n)));fv(1)=x(1);fv(2)=cx*exp(-fv(1)/cx);%------CTP2,CTP3,CTP4,CTP5,CTP6,CTP7case {'CTP2','CTP3','CTP4','CTP5','CTP6','CTP7'}n=length(x);cx=41+sum(x(2:n).^2-10*cos(2*pi*x(2:n)));fv(1)=x(1);fv(2)=cx*(1-fv(1)/cx);%------CTP8,CONSTRcase {'CTP8','CONSTR'}fv(1)=x(1);fv(2)=(1+x(2))/x(1);%------CTP9,SRNcase {'CTP9','SRN'}fv(1)=(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2+2;fv(2)=9*x(1)-(x(2)-1)^2;%------CTP10,TNK,MOP-C4case {'CTP10','TNK','MOP-C4'}fv(1)=x(1);fv(2)=x(2);%-------MOP-C1,BNHcase {'MOP-C1','BNH'}fv(1)=4*x(1)^2+4*x(2)^2;fv(2)=(x(1)-5)^2+(x(2)-5)^2;%------MOP-C2,OSYcase {'MOP-C2','OSY'}fv(1)=-(25*(x(1)-2)^2+(x(2)-2)^2+(x(3)-1)^2+(x(4)-4)^2+(x(5)-1)^2);fv(2)=x(1)^2+x(2)^2+x(3)^2+x(4)^2+x(5)^2+x(6)^2;%------MOP-C3case 'MOP-C3'fv(1)=(x(1)-2)^2/2+(x(2)+1)^2/13+3;fv(2)=(x(1)+x(2)-3)^2/175+(2*x(2)-x(1))^2/17-13;fv(3)=(3*x(1)-2*x(2)+4)^2/8+(x(1)-x(2)+1)^2/27+15;endendfunction fai = GetFai(x,funcname,params)%构造约束函数switch upper(funcname)%---DTLZ1,...,DTLZ4函数case {'DTLZ1','DTLZ2','DTLZ3','DTLZ4'}fai=0;%---ZDT1,...,ZDT6函数case {'ZDT1','ZDT2','ZDT3','ZDT4','ZDT5','ZDT6'}fai=0;%------CTP1case 'CTP1'n=length(x);cx=41+sum(x(2:n).^2-10*cos(2*pi*x(2:n)));f1=x(1); f2=cx*exp(-f1/cx);g1=0.858*exp(-0.541*f1)-f2;g2=0.728*exp(-0.295*f1)-f2;fai=max(g1,0)+max(g2,0);%------CTP2,CTP3,CTP4,CTP5,CTP6,CTP7case {'CTP2','CTP3','CTP4','CTP5','CTP6','CTP7'}navars=[-0.2*pi,0.2,10,1,6,1;-0.2*pi,0.1,10,1,0.5,1;-0.05*pi,40,5,1,6,0;-0.2*pi,0.1,10,2,0.5,1;-0.1*pi,40,0.5,1,2,-2;-0.2*pi,0.75,10,1,0.5,1;];i=str2double(funcname(4))-1;%%选择的是第几个测试函数sita=navars(i,1);a=navars(i,2);b=navars(i,3);c=navars(i,4);d=navars(i,5);e=navars(i,6);n=length(x);cx=41+sum(x(2:n).^2-10*cos(2*pi*x(2:n)));f1=x(1); f2=cx*(1-f1/cx);g=a*abs(sin(b*pi*(sin(sita)*(f2-e)+cos(sita)*f1)^c))^d-(cos(sita)*(f2-e)-sin(sita)*f1);fai=max(g,0);%------CTP8,CONSTRcase {'CTP8','CONSTR'}g1=6-x(2)-9*x(1);g2=1+x(2)-9*x(1);fai=max(g1,0)+max(g2,0);%------CTP9,SRNcase {'CTP9','SRN'}g1=x(1)^2+x(2)^2-255;g2=x(1)-3*x(2)+10;fai=max(g1,0)+max(g2,0);%------CTP10,TNK,MOP-C4case {'CTP10','TNK','MOP-C4'}g1=-x(1)^2-x(2)^2+1+0.1*cos(16*atan(x(1)/x(2)));g2=(x(1)-0.5)^2+(x(2)-0.5)^2-0.5;fai=max(g1,0)+max(g2,0);%-------MOP-C1,BNH函数case {'MOP-C1','BNH'}g1=(x(1)-5)^2+x(2)^2-25;g2=7.7-(x(1)-8)^2-(x(2)+3);fai=max(g1,0)+max(g2,0);%------MOP-C2,OSY函数case {'MOP-C2','OSY'}g1=2-x(1)-x(2); g2=-6+x(1)+x(2);g3=-2-x(1)+x(2); g4=-2+x(1)-3*x(2);g5=-4-(x(3)-3)^2+x(4); g6=4-(x(5)-3)^2-x(6);fai = max(g1,0)+max(g2,0)+max(g3,0)+max(g4,0)+max(g5,0)+max(g6,0);%------MOP-C3case 'MOP-C3'g1=x(2)+4*x(1)-4;g2=x(1)-x(2)-2;fai = max(g1,0)+max(g2,0);endendfunction fvout=GetLeastFunctionValue(fvin)%将外部种群中的非支配集剔除fvout=fvin;n=size(fvout,1);i=1;while(i<=n)j=i+1;isdominated=false;while(j<=n)a=fvout(i,:);b=fvout(j,:);if((a(1)<b(1)&&a(2)<=b(2))||(a(1)<=b(1)&&a(2)<b(2)))fvout(j,:)=[];n=n-1;elseif((b(1)<a(1)&&b(2)<=a(2))||(b(1)<=a(1)&&b(2)<a(2)))isdominated=true;endj=j+1;endendif isdominatedfvout(i,:)=[];n=n-1;elsei=i+1;endendendfunction [SP,SP1,MS,GD,GD2]=GetEvaluDis(funcname,NP,stdfv)%计算所有评价指标的值if(iscell(NP))n=length(NP);SP=Inf*ones(1,n);SP1=Inf*ones(1,n);MS=Inf*ones(1,n);GD=Inf*ones(1,n);GD2=Inf*ones(1,n);for i=1:nnp=cell2mat(NP(i));[sp,sp1]=Spacing(funcname,np);ms=MaximumSpread(funcname,np);gd=GenerationalDistance(funcname,np,stdfv);gd2=GenerationalDistance2(funcname,np);SP(i)=sp;SP1(i)=sp1;MS(i)=ms;GD(i)=gd;GD2(i)=gd2;endelse[SP,SP1]=Spacing(funcname,NP);MS=MaximumSpread(funcname,NP);GD=GenerationalDistance(funcname,NP,stdfv);GD2=GenerationalDistance2(funcname,NP);endendfunction [SP,SP1]=Spacing(funcname,np)%分散性(Spacing,SP)n=size(np,1);m=size(fitness(np(1,:),funcname),2);f=zeros(n,m);for i=1:nf(i,:)=fitness(np(i,:),funcname);endn=size(f,1);%n:解的个数；dd=ones(1,n)*Inf;d=zeros(1,n);for i=1:nk=0;for j=1:nif j==icontinue;endk=k+1;dd(i,k)=sum(abs(f(i,:)-f(j,:)));endd(i)=min(dd(i,:));enddaver=mean(d);SP=sqrt(sum((d-daver).^2)/n);SP1=sqrt(sum((d-daver).^2)/(n-1))/daver;endfunction D=MaximumSpread(funcname,np) %最大散布范围(Maximum Spread,MS)n=size(np,1);m=size(fitness(np(1,:),funcname),2);f=zeros(n,m);if(n==1)D=0;return;endfor i=1:nf(i,:)=fitness(np(i,:),funcname);endfmax=Inf*ones(1,m);fmin=-Inf*ones(1,m);switch upper(funcname)%------ZDT1,'ZDT2',ZDT4case {'ZDT1','ZDT2','ZDT4'}fmax=[1,1;];fmin=[0,0;];%------ZDT3case 'ZDT3'fmax=[0.851701065645526,1];fmin=[0,-0.761625883165305]; %------ZDT6case 'ZDT6'fmax=[1,0.921164494015440];fmin=[0.280776612246391,0];case 'CTP1'fmax=[1,1];fmin=[0,0.542143003351532];case 'CTP2'fmax=[0.985582138027326,1];fmin=[0,0.287445806007632];case 'CTP3'fmax=[0.971176296100037,1];fmin=[0,0.295146218332835];case 'CTP4'fmax=[1,1.044724051472542];fmin=[0,0];case 'CTP5'case 'CTP6'case 'CTP7'。

matlab智能算法代码

matlab智能算法代码MATLAB是一种功能强大的数值计算和科学编程软件，它提供了许多智能算法的实现。

下面是一些常见的智能算法及其在MATLAB中的代码示例：1. 遗传算法（Genetic Algorithm）：MATLAB中有一个专门的工具箱，称为Global Optimization Toolbox，其中包含了遗传算法的实现。

以下是一个简单的遗传算法示例代码：matlab.% 定义目标函数。

fitness = @(x) x^2;% 设置遗传算法参数。

options = gaoptimset('Display', 'iter','PopulationSize', 50);% 运行遗传算法。

[x, fval] = ga(fitness, 1, options);2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：MATLAB中也有一个工具箱，称为Global Optimization Toolbox，其中包含了粒子群优化算法的实现。

以下是一个简单的粒子群优化算法示例代码：matlab.% 定义目标函数。

fitness = @(x) x^2;% 设置粒子群优化算法参数。

options = optimoptions('particleswarm', 'Display','iter', 'SwarmSize', 50);% 运行粒子群优化算法。

[x, fval] = particleswarm(fitness, 1, [], [], options);3. 支持向量机（Support Vector Machine）：MATLAB中有一个机器学习工具箱，称为Statistics and Machine Learning Toolbox，其中包含了支持向量机的实现。

带交叉因子的粒子群优化算法matlab源程序

带交叉因子的粒子群优化算法matlab源程序程序源代码:其中PSOGA.m文件,也就是主程序如下%格式标准化clear all;clc;format long;%初始化各个因子c1=1.4962; %学习因子c1c2=1.4962; %学习因子c2w=0.7298; %惯性权重wN=20; %粒子群规模D=6; %搜索空间维数(本程序适合3维及以上，不能求解1, 2维)eps=10^(-6); %满足条件限制的误差(在不知道最小值时候不用设置) MaxDT=500; %粒子群繁殖的代数%初始化粒子的速度和位置，数据结构用矩阵A表示for i=1:Nfor j=1:2*DA(i,j)=rand;endendfor i=1:Nfor j=2*D+1:3*DA(i,j)=A(i,j-2*D);endend%计算各个粒子的适应度for i=1:NA(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D);end%对粒子的适应度进行排序B=sortrows(A,3*D+1);%排序后适应度低的前面一半粒子直接进入下一代NextGeneration=zeros(N,3*D+1);for i=1:N/2for j=1:3*D+1NextGeneration(i,j)=B(i,j);endend%后一半粒子进行遗传选择和交叉操作for i=1:N/2for j=1:3*D+1Cross(i,j)=B(i+N/2,j);endend%产生一个随机的交叉位置for i=1:N/4Anumber=randperm(D-1);if Anumber(1)~=1position=Anumber(1);elseposition=Anumber(2);end%交叉进行for j=position:D-1temp=Cross(i,j);Cross(i,j)=Cross(N/2-i+1,j);Cross(N/2-i+1,j)=temp;endend%交叉结束，进行更新for i=1:N/2Cross(i,3*D+1)=fitness(Cross(i,1:D),D);if Cross(i,3*D+1)<B(i+N/2,3*D+1)for j=2*D+1:3*DCross(i,j)=Cross(i,j-2*D);endelsefor j=2*D+1:3*DCross(i,j)=B(i,j);endendend%下面选择最好的粒子N/2个进入下一代Pool=zeros(N,3*D+1);for i=1:N/2for j=1:3*D+1Pool(i,j)=B(i+N/2,j);endendfor i=1+N/2:Nfor j=1:3*D+1Pool(i,j)=Cross(i-N/2,j);endend%POOLX表示排序后的粒子选择池PoolX=sortrows(Pool,3*D+1);for i=1+N/2:Nfor j=1:3*D+1NextGeneration(i,j)=PoolX(i-N/2,j);endendPbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D);for i=2:Nif NextGeneration(i,3*D+1)<fitness(Pbest,D)Pbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D);endend%根据粒子群公式进行迭代(Stander PSO Step)%速度更新for i=1:Nfor j=D+1:2*DA(i,j)=w*NextGeneration(i,j)+c1*rand*(NextGeneration(i, j+D)-NextGeneration(i,j-D))+c2*rand*(Pbest(j-D)-NextGeneration(i,j-D));endend%位置更新for i=1:Nfor j=1:DA(i,j)=NextGeneration(i,j)+A(i,j+D);endA(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D);if A(i,3*D+1)<NextGeneration(i,3*D+1)for j=2*D+1:3*DA(i,j)=A(i,j-2*D);endelsefor j=2*D+1:3*DA(i,j)=NextGeneration(i,j-2*D);endendend%下面进入主要循环，循环到最大次数得到最优解和最小值%DDTime=1;for time=1:MaxDTB=sortrows(A,3*D+1);NextGeneration=zeros(N,3*D+1);for i=1:N/2for j=1:3*D+1NextGeneration(i,j)=B(i,j);endend%遗传选择交叉for j=1:3*D+1Cross(i,j)=B(i+N/2,j);endendfor i=1:N/4Anumber=randperm(D-1);if Anumber(1)~=1position=Anumber(1);elseposition=Anumber(2);endfor j=position:D-1temp=Cross(i,j);Cross(i,j)=Cross(N/2-i+1,j);Cross(N/2-i+1,j)=temp;endend%交叉结束，进行更新for i=1:N/2Cross(i,3*D+1)=fitness(Cross(i,1:D),D);if Cross(i,3*D+1)<B(i+N/2,3*D+1)for j=2*D+1:3*DCross(i,j)=Cross(i,j-2*D);endelsefor j=2*D+1:3*DCross(i,j)=B(i,j);endendend%下面选择最好的粒子N/2个进入下一代Pool=zeros(N,3*D+1);for j=1:3*D+1Pool(i,j)=B(i+N/2,j);endendfor i=1+N/2:Nfor j=1:3*D+1Pool(i,j)=Cross(i-N/2,j);endendPoolX=sortrows(Pool,3*D+1);for i=1+N/2:Nfor j=1:3*D+1NextGeneration(i,j)=PoolX(i-N/2,j);endendPbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D);for i=2:Nif NextGeneration(i,3*D+1)<fitness(Pbest,D)Pbest=NextGeneration(i,2*D+1:3*D);endend%根据粒子群公式进行迭代for i=1:Nfor j=D+1:2*DA(i,j)=w*NextGeneration(i,j)+c1*rand*(NextGene ration(i,j+D)-NextGeneration(i,j-D))+c2*rand*(Pbest(j-D)-NextGeneration(i,j-D));endendfor i=1:Nfor j=1:DA(i,j)=NextGeneration(i,j)+A(i,j+D);endA(i,3*D+1)=fitness(A(i,1:D),D);if A(i,3*D+1)<NextGeneration(i,3*D+1)for j=2*D+1:3*DA(i,j)=A(i,j-2*D);endelsefor j=2*D+1:3*DA(i,j)=NextGeneration(i,j-2*D);endendendPg(time)=fitness(Pbest,D);%DDTime=DDTime+1;%if fitness(Pbest,D)<eps%break;%endend%算法结束，得到的结果显示如下：disp('****************************************************') disp('最后得到的最优位置为：')X=Pbest'disp('得到的函数最小值为：')Minimize=fitness(Pbest,D)disp('****************************************************')%绘制进化代数和适应度关系曲线图xx=linspace(1,MaxDT,MaxDT);yy=Pg(xx);plot(xx,yy,'b-')hold ongrid ontitle('带交叉因子的粒子群优化算法进化代数与适应度值关系曲线图') legend('粒子适应度曲线走势'）。

【优化求解】基于竞争学习的粒子群优化算法（CLPSO）matlab源码

【优化求解】基于竞争学习的粒⼦群优化算法（CLPSO）matlab源码⼀、粒⼦群算法粒⼦群算法是在1995年由Eberhart博⼠和Kennedy博⼠⼀起提出的，它源于对鸟群捕⾷⾏为的研究。

它的基本核⼼是利⽤群体中的个体对信息的共享从⽽使整个群体的运动在问题求解空间中产⽣从⽆序到有序的演化过程，从⽽获得问题的最优解。

设想这么⼀个场景：⼀群鸟进⾏觅⾷，⽽远处有⼀⽚⽟⽶地，所有的鸟都不知道⽟⽶地到底在哪⾥，但是它们知道⾃⼰当前的位置距离⽟⽶地有多远。

那么找到⽟⽶地的最佳策略，也是最简单有效的策略就是搜寻⽬前距离⽟⽶地最近的鸟群的周围区域。

在PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的⼀只鸟，称之为"粒⼦"，⽽问题的最优解就对应于鸟群中寻找的"⽟⽶地"。

所有的粒⼦都具有⼀个位置向量（粒⼦在解空间的位置）和速度向量（决定下次飞⾏的⽅向和速度），并可以根据⽬标函数来计算当前的所在位置的适应值（fitness value）,可以将其理解为距离"⽟⽶地"的距离。

在每次的迭代中，种群中的例⼦除了根据⾃⾝的经验（历史位置）进⾏学习以外，还可以根据种群中最优粒⼦的"经验"来学习，从⽽确定下⼀次迭代时需要如何调整和改变飞⾏的⽅向和速度。

就这样逐步迭代，最终整个种群的例⼦就会逐步趋于最优解。

上⾯的解释可能还⽐较抽象，下⾯通过⼀个简单的例⼦来进⾏说明在⼀个湖中有两个⼈他们之间可以通信，并且可以探测到⾃⼰所在位置的最低点。

初始位置如上图所⽰，由于右边⽐较深，因此左边的⼈会往右边移动⼀下⼩船。

现在左边⽐较深，因此右边的⼈会往左边移动⼀下⼩船⼀直重复该过程，最后两个⼩船会相遇得到⼀个局部的最优解将每个个体表⽰为粒⼦。

每个个体在某⼀时刻的位置表⽰为，x(t),⽅向表⽰为v(t)p（t）为在t时刻x个体的⾃⼰的最优解，g(t)为在t时刻所有个体的最优解，v(t)为个体在t时刻的⽅向，x(t)为个体在t时刻的位置下⼀个位置为上图所⽰由x,p,g共同决定了种群中的粒⼦通过不断地向⾃⾝和种群的历史信息进⾏学习，从⽽可以找到问题的最优解。

粒子群算法的matlab代码实现

粒子群算法的matlab代码实现function swarmwarning off MATLAB:divideByZero%%% Script Particle Swarm Optimization%%% Author: Ivan Candelas del Toro%%% e-mail: ivanct@%%%%%% Control variables%%%%%global numberOfParticles;numberOfParticles = 40;global numberOfNeighbors;numberOfNeighbors = 4;maxIterations = 1000;%% Limites para cambio de localizaciónglobal deltaMin;deltaMin = -4.0;global deltaMax;deltaMax = 4.0;%% individuality and socialityiWeight = 2.0;iMin = 0.0;iMax = 1.0;sWeight = 2.0;sMin = 0.0;sMax = 1.0;%%%%%%%%%%%%% Related variables to the problem space solutions %%%%%%%%%%%initialFitness = -100000;targetFitness = 0;global dimensions;dimensions = 4;%%%% Program Startglobal particles;for p = 1:numberOfParticlesfor d = 1:dimensionsparticles(p).next(d) = randint(1,10); %%%%%%%%%%%%%%%%%particles(p).velocity(d) =randint(deltaMin,deltaMax); %%%%%%%%%%%particles(p).current(d) = particles(p).next(d);endparticles(p).bestSoFar = initialFitness;endfor p = 1:numberOfParticlesneighborVector = getNeighborIndexVector(p,numberOfNeighbors);for n = 1:numberOfNeighborsparticles(p).neighbor(n) = neighborVector(n);endenditerations = 0;ticwhile iterations <= maxIterationsfor p = 1:numberOfParticlesfor d = 1:dimensionsparticles(p).current(d) = particles(p).next(d);endfitness = test(p);if fitness > particles(p).bestSoFar;particles(p).bestSoFar = fitness;for d = 1:dimensionsparticles(p).best(d) = particles(p).current(d);endendif fitness == targetFitnessX=particles(p).current(1)Y=particles(p).current(2)Z=particles(p).current(3)W=particles(p).current(4)total_time=tocdisp('Success!!');returnendendfor p = 1:numberOfParticlesn = getNeighborIndexWithBestFitness(p);for d = 1:dimensionsiFactor = iWeight * randint(iMin,iMax); %%%%%%%%%%%%%%sFactor = sWeight * randint(sMin,sMax); %%%%%%%%%%%%%pDelta(d) = particles(p).best(d) - particles(p).current(d); nDelta(d) = particles(n).best(d) - particles(p).current(d);delta = (iFactor * pDelta(d)) + (sFactor * nDelta(d));delta = particles(p).velocity(d) + delta;particles(p).velocity(d) = constrict(delta);particles(p).next(d) = particles(p).current(d) +particles(p).velocity(d);endenditerations = iterations + 1enddisp('Failure');%%%%%%%%%%%%% Support Functions%%%%%%%%%%%%-------------function fitness = test(p)global particles;x = particles(p).current(1);y = particles(p).current(2);z = particles(p).current(3);w = particles(p).current(4);f = 5 * (x^2) + 2 * (y^3) - (z/w)^2 + 4;if ( x * y ) == 0n = 1;elsen = 0;endfitness = 0 - abs(f) - n;%%-------------function d = constrict(delta)global deltaMin;global deltaMax;if delta < deltaMind = deltaMin;returnendif delta > deltaMaxd = deltaMax;returnendd = delta;%%--------function p = getNeighborIndex(pindex,n)global numberOfParticles;global dimensions;global particles;dista=zeros(1,numberOfParticles);for i = 1:numberOfParticlessuma = 0;for d = 1:dimensionssuma = suma + (particles(pindex).current(d) - particles(i).current(d))^2;enddista(i)=sqrt(suma);end[X,I] = sort(dista);p = I(n);%%--------function p = getNeighborIndexVector(pindex,n) global numberOfParticles;global dimensions;global particles;dista=zeros(1,numberOfParticles);for i = 1:numberOfParticlessuma = 0;for d = 1:dimensionssuma = suma + (particles(pindex).current(d) - particles(i).current(d))^2;enddista(i)=sqrt(suma);end[X,I] = sort(dista);p = I(1:n);%%---------function p = getNeighborIndexWithBestFitness(pindex) global dimensions;global particles;global numberOfNeighbors;fit = zeros(1,4);for d = 1:numberOfNeighbors;fit(d) = test(particles(pindex).neighbor(d));end[X,I] = sort(fit);p = particles(pindex).neighbor(I(1));%%-------------%%return a random integer between min and max%function num = randint(min,max)array = min:max;index = mod(floor(rand(1)*1000),size(array,2))+1; num = array(index);。