小生境pso matlab
时间: 2023-07-13 22:05:33 浏览: 47
以下是基于粒子群算法(PSO)的Matlab代码示例:
```matlab
% 声明问题的维度
nDim = 20;
% 定义 PSO 的参数
nPop = 50; % 群体大小
nIter = 100; % 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
pos = rand(nPop, nDim);
vel = zeros(nPop, nDim);
% 初始化最优解和最优适应度
pBest = pos;
pBestFit = fitness(pos);
[gBestFit, idx] = min(pBestFit);
gBest = pBest(idx, :);
% PSO 迭代求解
for i = 1:nIter
% 更新速度和位置
vel = w * vel + c1 * rand(nPop, nDim) .* (pBest - pos) ...
+ c2 * rand(nPop, nDim) .* (repmat(gBest, nPop, 1) - pos);
pos = pos + vel;
% 限制位置在搜索空间内
pos(pos > 1) = 1;
pos(pos < 0) = 0;
% 更新个体最优解和最优适应度
pFit = fitness(pos);
updateIdx = pFit < pBestFit;
pBest(updateIdx, :) = pos(updateIdx, :);
pBestFit(updateIdx) = pFit(updateIdx);
% 更新全局最优解和最优适应度
[gFit, idx] = min(pBestFit);
if gFit < gBestFit
gBestFit = gFit;
gBest = pBest(idx, :);
end
% 显示当前迭代的结果
fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', i, gBestFit);
end
% 适应度函数
function fit = fitness(x)
fit = sum(x .^ 2, 2);
end
```
该代码实现了一个简单的粒子群算法,用于求解一个20维的函数。你可以根据自己的需要进行修改和扩展。