FT20问题粒子群算法求解源代码

以下是一个简单的FT20问题的粒子群算法求解的源代码（使用Matlab实现）：

% FT20问题的粒子群算法求解
% 变量范围：-32.768<=x<=32.768
% 目标函数：f(x) = -sum(x.*sin(sqrt(abs(x))))

clear all;
clc;

% 参数设置
max_iter = 1000;    % 最大迭代次数
pop_size = 30;      % 粒子数
w = 0.7;            % 惯性权重
c1 = 1.5;           % 自我认知学习因子
c2 = 1.5;           % 社会认知学习因子
v_max = 1;          % 粒子速度最大值
dim = 20;           % 变量维数
x_min = -32.768;    % 变量下界
x_max = 32.768;     % 变量上界

% 初始化粒子
pop = rand(pop_size,dim)*(x_max-x_min)+x_min;  % 位置
v = zeros(pop_size,dim);                       % 速度
pbest = pop;                                    % 个体历史最优解
pbest_fit = zeros(pop_size,1);                  % 个体历史最优适应度
for i=1:pop_size
    pbest_fit(i) = -sum(pop(i,:).*sin(sqrt(abs(pop(i,:)))));  % 计算个体历史最优适应度
end
gbest = pop(1,:);                               % 全局历史最优解
gbest_fit = -sum(gbest.*sin(sqrt(abs(gbest)))); % 全局历史最优适应度

% 迭代优化
for iter=1:max_iter
    % 更新粒子速度和位置
    for i=1:pop_size
        v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1,dim).*(pbest(i,:)-pop(i,:)) + c2*rand(1,dim).*(gbest-pop(i,:));
        v(i,:) = min(max(v(i,:),-v_max),v_max);  % 限制速度范围
        pop(i,:) = pop(i,:) + v(i,:);
        pop(i,:) = min(max(pop(i,:),x_min),x_max);  % 限制位置范围
    end
    
    % 计算适应度并更新历史最优解
    for i=1:pop_size
        fit = -sum(pop(i,:).*sin(sqrt(abs(pop(i,:)))));
        if fit > pbest_fit(i)
            pbest(i,:) = pop(i,:);
            pbest_fit(i) = fit;
        end
        if fit > gbest_fit
            gbest = pop(i,:);
            gbest_fit = fit;
        end
    end
    
    % 显示当前迭代的最优解
    fprintf('iteration %d: gbest_fit=%f\n', iter, gbest_fit);
end

% 输出最优解和最优适应度
fprintf('Optimal Solution: ');
disp(gbest);
fprintf('Optimal Fitness: %f\n', gbest_fit);

注意，该代码中的适应度函数为FT20问题的目标函数：$f(x)=-\sum_{i=1}^{20}x_i\sin(\sqrt{|x_i|})$。如果需要求解其他函数，可以将适应度函数改为相应的目标函数即可。此外，还需要注意调整粒子群算法的参数以获得更好的性能。