水库防洪调度粒子群matlab

根据提供的引用内容，我了解到水库防洪调度可以使用粒子群算法进行优化。下面是一个使用Matlab实现的水库防洪调度粒子群算法的示例：

% 初始化参数
numParticles = 50; % 粒子数量
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.5; % 学习因子1
c2 = 1.5; % 学习因子2

% 初始化粒子位置和速度
positions = rand(numParticles, 1); % 粒子位置
velocities = zeros(numParticles, 1); % 粒子速度

% 初始化全局最优解和个体最优解
globalBest = Inf; % 全局最优解
globalBestPosition = 0; % 全局最优解位置
personalBest = Inf(numParticles, 1); % 个体最优解
personalBestPosition = zeros(numParticles, 1); % 个体最优解位置

% 迭代优化
for iteration = 1:maxIterations
    % 更新粒子速度和位置
    velocities = w * velocities + c1 * rand(numParticles, 1) .* (personalBestPosition - positions) + c2 * rand(numParticles, 1) .* (globalBestPosition - positions);
    positions = positions + velocities;
    
    % 限制粒子位置在合理范围内
    positions(positions < 0) = 0;
    positions(positions > 1) = 1;
    
    % 计算适应度函数值
    fitness = calculateFitness(positions);
    
    % 更新个体最优解和全局最优解
    for i = 1:numParticles
        if fitness(i) < personalBest(i)
            personalBest(i) = fitness(i);
            personalBestPosition(i) = positions(i);
        end
        if fitness(i) < globalBest
            globalBest = fitness(i);
            globalBestPosition = positions(i);
        end
    end
end

% 输出最优解
disp('最优解：');
disp(globalBestPosition);

% 适应度函数计算示例
function fitness = calculateFitness(positions)
    % 根据粒子位置计算适应度函数值
    % 这里可以根据具体问题进行定义
    % 返回一个与粒子数量相同的适应度函数值数组
    fitness = positions.^2;
end