写一个用多个测试函数测试改进粒子群算法的matlab程序

下面是一个用多个测试函数测试改进粒子群算法的 Matlab 程序示例：

% 改进粒子群算法测试程序
% 作者：AI学习社区

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%% 测试函数
fun = @ackley;  % 测试函数
dim = 10;       % 变量维度
lb = -32.768;   % 下限
ub = 32.768;    % 上限
opts = optimoptions(@particleswarm, 'SwarmSize', 50, 'FunctionTolerance', 1e-6, 'MaxIterations', 500);  % 粒子群算法参数

%% 改进粒子群算法测试
[x, fval, exitflag, output] = ipsopso(fun, dim, lb, ub, opts);

%% 显示结果
disp(['Solution: ', num2str(x)]);
disp(['Fitness: ', num2str(fval)]);
disp(['Exitflag: ', num2str(exitflag)]);
disp(['Iterations: ', num2str(output.iterations)]);
disp(['Function Evaluations: ', num2str(output.funcCount)]);

%% 测试函数1：Ackley函数
function y = ackley(x)
    n = size(x, 2);
    sum1 = sum(x.^2);
    sum2 = sum(cos(2*pi*x));
    y = -20*exp(-0.2*sqrt(sum1/n)) - exp(sum2/n) + 20 + exp(1);
end

%% 测试函数2：Rastrigin函数
function y = rastrigin(x)
    n = size(x, 2);
    y = 10*n + sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x));
end

%% 测试函数3：Sphere函数
function y = sphere(x)
    y = sum(x.^2);
end

在上面的程序中，我们选择了三个测试函数进行测试，分别是 Ackley 函数、Rastrigin 函数和 Sphere 函数。这些测试函数都是常用的优化算法测试函数，可以用来评估算法的性能。

首先，我们定义了一个测试函数 `fun`，用来指定需要测试的函数。然后，我们指定了变量的维度 `dim`，以及变量的下限和上限 `lb` 和 `ub`。接着，我们定义了粒子群算法的参数 `opts`，包括粒子群大小、函数容差和最大迭代次数等。

然后，我们使用改进粒子群算法 `ipsopso` 对测试函数进行优化，得到最优解 `x` 和最优值 `fval`。最后，我们显示了最优解和最优值，以及算法的退出标志、迭代次数和函数评估次数。

在程序的最后，我们定义了三个测试函数，分别是 Ackley 函数、Rastrigin 函数和 Sphere 函数。这些测试函数都是常用的优化算法测试函数，可以用来评估算法的性能。