pso-b matlab代码

PSO-B（Particle Swarm Optimization with Boundary）是一种改进的粒子群优化算法，它在传统粒子群优化算法的基础上加入了边界处理机制。下面是一个用MATLAB实现的简化版PSO-B代码示例。

首先，定义问题的目标函数：

function f = objective_function(x)
  f = x(1)^2 + x(2)^2 + x(3)^2;
end

然后，定义PSO-B算法函数：

function [gBest, gBest_value] = PSO_B()
  % 算法参数
  num_particles = 30;  % 粒子数量
  max_iterations = 100;  % 最大迭代次数
  dim = 3;  % 问题维数
  v_max = 0.1;  % 速度上限
  c1 = 1.5;  % 知觉因子
  c2 = 2.0;  % 社会因子
  
  % 初始化
  particles = zeros(num_particles, dim);  % 粒子位置
  velocities = zeros(num_particles, dim);  % 粒子速度
  pBest = zeros(num_particles, dim);  % 个体最优位置
  pBest_value = inf(1, num_particles);  % 个体最优值
  gBest_value = inf;  % 全局最优值
  
  % 主循环
  for i = 1:max_iterations
    % 更新速度和位置
    for j = 1:num_particles
      velocities(j,:) = velocities(j,:) + c1*rand(1,dim).*(pBest(j,:) - particles(j,:))...
          + c2*rand(1,dim).*(gBest - particles(j,:));
      velocities(j,:) = min(max(velocities(j,:), -v_max), v_max);
      particles(j,:) = particles(j,:) + velocities(j,:);
    end
    
    % 边界处理
    particles = min(max(particles, -5), 5);
    
    % 更新个体最优和全局最优
    for j = 1:num_particles
      pBest_value(j) = objective_function(particles(j,:));
      if pBest_value(j) < gBest_value
          gBest_value = pBest_value(j);
          gBest = particles(j,:);
      end
    end
  end
end

最后，调用PSO-B算法函数：

[gBest, gBest_value] = PSO_B();
disp("最优解：");
disp(gBest);
disp("最优值：");
disp(gBest_value);

这段简化的MATLAB代码演示了如何使用PSO-B算法求解一个简单的二维问题。你可以根据具体问题的要求修改目标函数、算法参数及维数等进行适应。