在AUV 的轨迹跟踪控制中,用粒子群优化算法寻找最优的三个对角矩阵的matlab代码,目标函数已知
时间: 2024-02-19 22:03:21 浏览: 24
以下是一个简单的粒子群优化算法的Matlab代码,用于寻找最优的三个对角矩阵。其中,目标函数(fitness function)需要自己定义和实现。
```matlab
% 初始化参数
num_particles = 50; % 粒子数量
num_dimensions = 3; % 每个粒子的维度(即对角矩阵的个数)
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 个体加速度常数
c2 = 1.5; % 全局加速度常数
range_min = -10; % 变量范围最小值
range_max = 10; % 变量范围最大值
% 初始化粒子的位置和速度
positions = range_min + (range_max - range_min) * rand(num_particles, num_dimensions);
velocities = zeros(num_particles, num_dimensions);
% 初始化全局最优解
global_best_position = rand(1, num_dimensions);
global_best_fitness = inf;
% 迭代优化
for i = 1:max_iterations
% 计算每个粒子的适应度(目标函数值)
fitness_values = zeros(num_particles, 1);
for j = 1:num_particles
fitness_values(j) = fitness_function(positions(j, :));
% 更新全局最优解
if fitness_values(j) < global_best_fitness
global_best_fitness = fitness_values(j);
global_best_position = positions(j, :);
end
end
% 更新粒子的速度和位置
for j = 1:num_particles
% 更新速度
velocities(j, :) = w * velocities(j, :) + c1 * rand(1, num_dimensions) .* (positions(j, :) - positions(j, :)) + c2 * rand(1, num_dimensions) .* (global_best_position - positions(j, :));
% 限制速度范围
velocities(j, :) = min(max(velocities(j, :), range_min), range_max);
% 更新位置
positions(j, :) = positions(j, :) + velocities(j, :);
% 限制位置范围
positions(j, :) = min(max(positions(j, :), range_min), range_max);
end
end
% 输出结果
disp(['Global best position: ', num2str(global_best_position)]);
disp(['Global best fitness: ', num2str(global_best_fitness)]);
```
在这个代码中,`fitness_function` 是一个自定义的函数,用于计算粒子在当前位置的适应度(即目标函数值)。在每次迭代中,都会计算每个粒子的适应度,并更新全局最优解。然后,根据粒子当前的速度和全局最优解,更新每个粒子的速度和位置。最终,输出全局最优解的位置和适应度。