粒子群算法matlab实例三维

粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化搜索算法，它将群体智能的概念应用到求解复杂的数学优化问题上。在MATLAB中，有内置函数`particleswarmoptim`可以直接实现PSO。

以下是简单的三维粒子群算法的MATLAB实例：

% 定义目标函数 (如我们要最小化的立方体)
function [fval] = objfun(x)
    fval = sum(x.^2);

% 初始化参数
options = optimoptions('particleswarm', 'Display', 'iter');
popSize = 50; % 群体大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
x0 = randn(3, popSize); % 初始位置随机分布

% 运行粒子群算法
[x, fval] = particleswarmoptim(@objfun, x0, [], [], maxIter, options);

在这个例子中：
- `@objfun`是目标函数的匿名函数，我们正在尝试最小化其平方和。
- `x0`是每个粒子（即解决方案候选）的初始三维位置。
- `[]`和`[]`表示无个人最佳和全局最佳的历史记录。

运行完这个代码后，变量`x`将包含最终找到的最小值位置，而`fval`则对应于这个位置的函数值。