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粒子群算法 matlab源代码

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粒子群算法matlab程序

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。

pso算法matlab代码

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

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。

12QoS路由问题的粒子群算法MATLAB源代码

12QoS路由问题的粒子群算法MATLAB源代码

QoS路由问题的粒子群算法MATLAB源代码粒子群算法在离散优化领域的应用比较少见，为了将粒子群算法应用在QoS 路由领域，而又不偏离粒子群算法的基本思想，定义并设计了一种“⊕算子”，并且设计了一种“随机游动算子”，将基于路径的变异算子引入算法，增强算法的全局搜索能力。

%% 第一步：产生网络拓扑结构BorderLength=10; %正方形区域的边长，单位：kmNodeAmount=30; %网络节点的个数Alpha=10; %网络特征参数，Alpha越大，短边相对长边的比例越大Beta=5; %网络特征参数，Beta越大，边的密度越大PlotIf=1; %是否画网络拓扑图，如果为1则画图，否则不画FlagIf=0; %是否标注参数，如果为1则将标注边的参数，否则不标注[Sxy,AM,Cost,Delay,DelayJitter,PacketLoss]=NetCreate(BorderLength,NodeAmount,Alpha,Beta, PlotIf,FlagIf);%% 第二步：使用粒子群算法搜索最优路径，存储数据，输出最优结果和收敛曲线% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensimS=[2,4]; %源节点的集合，用向量存储T=[25,27,29]; %目的节点的几何，用向量存储Alpha=1; %适应值计算式中费用的系数Beta=5e5; %适应值计算式中延时的系数Gamma=3e6; %适应值计算式中延时抖动的系数Delta=1000; %适应值计算式中丢包率的系数QoSD=100e-6; %延时的QoS约束QoSDJ=100e-6; %延时抖动的QoS约束QoSPL=0.02; %丢包率的QoS约束r1=0.1; %单个粒子的历史最优个体对当前粒子的影响系数，0<r1<=1r2=0.3; %粒子群的全局最优个体对当前粒子的影响系数，0<r2<=1r3=0.2; %粒子随机游动的影响系数，0<=r3<=1，r3可以为0，这时将关闭随机游动功能P=10; %粒子的个数Q=20; %迭代次数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%m=length(S);n=length(T);AllRoutes=cell(m,n);%各粒子经过的全部路径AllFitness=cell(m,n);HistoryBestRoutes=cell(m,n);%各粒子的历史最优路径HistoryBestFitness=cell(m,n);AllBestRoutes=cell(m,n);%全局最优路径AllBestFitness=cell(m,n);for i=1:mfor j=1:ns=S(i);t=T(j);[ROUTEst,FitFlag,HR,HFF,AR,AFF]=PSOUC(s,t,r1,r2,r3,P,Q,AM,Cost,Delay,DelayJitter,Packet Loss,QoSD,QoSDJ,QoSPL,Alpha,Beta,Gamma,Delta);AllRoutes{i,j}=ROUTEst;AllFitness{i,j}=FitFlag;HistoryBestRoutes{i,j}=HR;HistoryBestFitness{i,j}=HFF;AllBestRoutes{i,j}=AR;AllBestFitness{i,j}=AFF;endend%下面整理最优结果SYZ=Inf;FinalRoute=[];%最终的最优路由FinalFitness=[];%最终的最优路由对应的参数LearnCurve1=zeros(1,Q);%收敛曲线LearnCurve2=zeros(1,Q);%收敛曲线for q=1:QTT=[];for i=1:mfor j=1:nABR=HistoryBestRoutes{i,j};ABF=HistoryBestFitness{i,j};for p=1:PABRq=ABR{p,q};ABFq=ABF{p,q};TT=[TT,ABFq(1,1)];if ABFq(1,1)<SYZFinalRoute=ABRq;FinalFitness=ABFq;SYZ=ABFq(1,1);endendendendLearnCurve1(q)=mean(TT);LearnCurve2(q)=min(TT);endfigure(2)plot(LearnCurve1,'bs-')xlabel('迭代次数')ylabel('平均适应值')figure(3)plot(LearnCurve2,'bs-')xlabel('迭代次数')ylabel('最优粒子适应值')function[ROUTEst,FitFlag,HR,HFF,AR,AFF]=PSOUC(s,t,r1,r2,r3,P,Q,AM,Cost,Delay,DelayJitter,Packet Loss,QoSD,QoSDJ,QoSPL,Alpha,Beta,Gamma,Delta)%% 使用粒子群算法求源节点s到目的节点t的满足QoS约束的最小费用路径，将这些路径及其参数记录下来% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim%% 输入参数列表% s 单个的源节点% t 单个的目的节点% r1 单个粒子的历史最优个体对当前粒子的影响系数，0<r1<=1% r2 粒子群的全局最优个体对当前粒子的影响系数，0<r2<=1% r3 粒子随机游动的影响系数，0<=r3<=1，r3可以为0，这时将关闭随机游动功能% P 粒子的个数% Q 迭代次数% AM 01形式存储的邻接矩阵% Cost 边的费用邻接矩阵% Delay 边的时延邻接矩阵% DelayJitter 边的延时抖动邻接矩阵% PacketLoss 边的丢包率邻接矩阵% QoSD 延时的QoS约束% QoSDJ 延时抖动的QoS约束% QoSPL 丢包率的QoS约束% Alpha 适应值计算式中费用的系数% Beta 适应值计算式中延时的系数% Gamma 适应值计算式中延时抖动的系数% Delta 适应值计算式中丢包率的系数%% 输出参数列表% ROUTEst P×Q的细胞结构，存储所有粒子经历过的从s到t的路径% FitFlag P×Q的细胞结构，存储与ROUTEst对应的Fitness和Flag数据% HR P×Q的细胞结构，存储所有粒子的历史最优路径% HFF P×Q的细胞结构，存储所有粒子的历史最优路径对应的参数% AR 1×Q的细胞结构，存储全局最优路径% AR 1×Q的细胞结构，存储全局最优路径对应的参数%% 粒子群初始化ROUTEst=cell(P,Q);FitFlag=cell(P,Q);HR=cell(P,Q);%各粒子的历史最优路径HFF=cell(P,Q);%各粒子的历史最优路径对应的参数AR=cell(1,Q);%全局最优路径AFF=cell(1,Q);%全局最优路径对应的参数TRACK=Initialize(AM,s,P);for p=1:PRoute=TRACK{p};pos=find(Route==t);Route=Route(1:pos(1));Route=Fresh(Route);ROUTEst{p,1}=Route;HR{p,1}=Route;[Fitness,Flag]=Fit(Route,Cost,Delay,DelayJitter,PacketLoss,QoSD,QoSDJ,QoSPL,Alpha,Beta,Ga mma,Delta);FitFlag{p,1}=[Fitness;Flag];HFF{p,1}=[Fitness;Flag];endSYZ=Inf;for p=1:PRoute=HR{p,1};FF=HFF{p,1};if FF(1,1)<SYZAR{1}=Route;SYZ=FF(1,1);AFF{1}=FF;endend%%for q=2:Q%按照粒子群迭代公式计算各个粒子的下一个位置for p=1:PRoute=ROUTEst{p,q-1};OptRoute1=HR{p,q-1};OptRoute2=AR{1,q-1};Route=SpecialAdd(Route,OptRoute1,r1,Cost);%向自己的历史最优位置靠近Route=SpecialAdd(Route,OptRoute2,r2,Cost);%向全局历史最优位置靠近Route=RandMove(Route,r3,AM);%随机游动[Fitness,Flag]=Fit(Route,Cost,Delay,DelayJitter,PacketLoss,QoSD,QoSDJ,QoSPL,Alpha,Beta,Ga mma,Delta);ROUTEst{p,q}=Route;FitFlag{p,q}=[Fitness;Flag];end%更新各粒子的历史最优位置for p=1:PF1=HFF{p,q-1};F2=FitFlag{p,q};if F2(1,1)<F1(1,1)HR{p,q}=ROUTEst{p,q};HFF{p,q}=FitFlag{p,q};elseHR{p,q}=HR{p,q-1};HFF{p,q}=HFF{p,q-1};endend%更新全局历史最优位置for p=1:PRoute=HR{p,q};FF=HFF{p,q};if FF(1,1)<SYZ&&FF(2,1)==1AR{q}=Route;SYZ=FF(1,1);AFF{q}=FF;elseAR{q}=AR{q-1};AFF{q}=AFF{q-1};endendend。

粒子群算法解决VRP代码（matlab）

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)<>。

matlab 自带的粒子群和遗传算法

matlab 自带的粒子群和遗传算法

matlab 自带的粒子群和遗传算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是两种常用的进化计算算法，常用于求解优化问题。

在 MATLAB 中，内置了对这两种算法的支持。

粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群或鱼群的行为方式来进行优化的算法。

该算法通过维护一个粒子群，每个粒子代表一个解，通过迭代优化粒子的位置来逐步寻找最优解。

在MATLAB 中，可以使用 `pso` 函数来实现粒子群优化算法。

```matlab[x, fval] = pso(@objective, nvars, lb, ub)```其中 `@objective` 是目标函数的句柄，`nvars` 是变量个数，`lb` 和 `ub` 分别是各个变量的下界和上界。

函数返回的 `x` 是最优解，`fval` 是最优解对应的目标函数值。

遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来进行优化的算法。

该算法通过定义适应度函数来评价每个个体的适应度，并使用遗传操作（交叉、变异、选择）来进化种群，从而逐步寻找最优解。

在 MATLAB 中，可以使用 `ga` 函数来实现遗传算法。

```matlab[x, fval] = ga(@objective, nvars, [], [], [], [], lb, ub)```其中 `@objective` 是目标函数的句柄，`nvars` 是变量个数，`lb` 和 `ub` 分别是各个变量的下界和上界。

函数返回的 `x` 是最优解，`fval` 是最优解对应的目标函数值。

在使用这两种算法时，需要自定义目标函数 `@objective` 来适应具体的优化问题。

目标函数的输入是一个向量，表示待优化的变量，输出是一个标量，表示对应变量的适应度或目标函数值。

以下是一个示例，使用粒子群优化算法和遗传算法来求解一个简单的函数优化问题：```matlab% Objective functionfunction f = objective(x)f = sin(x) + cos(2*x);end% Particle swarm optimizationnvars = 1; % Number of variableslb = -10; % Lower bound of variableub = 10; % Upper bound of variable[x_pso, fval_pso] = pso(@objective, nvars, lb, ub);% Genetic algorithm[x_ga, fval_ga] = ga(@objective, nvars, [], [], [], [], lb, ub);disp("Particle Swarm Optimization:")disp("Best solution: " + x_pso)disp("Objective value: " + fval_pso)disp("Genetic Algorithm:")disp("Best solution: " + x_ga)disp("Objective value: " + fval_ga)```在上述示例中，首先定义了一个简单的目标函数 `objective`，然后分别使用粒子群优化算法和遗传算法来求解最优化问题。

粒子群算法matlab(算法已经调试)

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

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

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。

粒子群算法matlab代码

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。

粒子群算法matlaB程序

粒子群算法matlaB程序
qu(k)=-160/100*(k-350)+1680;
end
for k=451:540
qu(k)=1520;
end
for k=541:700
qu(k)=1520+80/100*(k-540);
end
for k=701:800
qu(k)=qu(700);
legend('Expext Line','PID')
xlabel('时间/分')
subplot(2,2,4)
plot(qut(1:end-1)/3,r,'-.')
legend('r(t)')
xlabel('时间/分')
rou(k+1)=rou(k)+alpha*qu(k)-alpha*vf*(rou(k)-rou(k)^2/rou_jam)+alpha*r(k)/lambda;
end
%%
%显示构造的期望密度
figure(1)
subplot(2,2,1)
plot(qut/3,qu)
xlabel('时间/分')
end00)-90/100*(k-800);
end
for k=951:1100
qu(k)=qu(950);
end
for k=1101:1200
qu(k)=qu(950)+120/100*(k-1100);
end
qu(k)=qu(1520)+70/100*(k-1650);
end
for k=1701:1850

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

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

【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

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);。

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%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fBest
Best=PBest(b,:);%最好位置为Best
end
CF=Fgbest;%保留本次适应值准备与下次比较end %循环结束。

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