matlab实现粒子群优化算法

MATLAB可以通过编写脚本或函数来实现粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）。下面是一个简单的粒子群优化算法的MATLAB示例代码：

function [gbest, gbest_fitness] = pso(func, dim, particle_num, iter_num, lb, ub)
    % 初始化粒子位置和速度
    position = rand(dim, particle_num) .* (ub - lb) + lb;
    velocity = zeros(dim, particle_num);
    
    % 初始化每个粒子的历史最佳位置和全局最佳位置
    pbest_position = position;
    pbest_fitness = inf(1, particle_num);
    gbest = zeros(dim, 1);
    gbest_fitness = inf;
    
    for iter = 1:iter_num
        % 计算每个粒子的适应度值
        fitness = feval(func, position);
        
        % 更新每个粒子的历史最佳位置和全局最佳位置
        better_indices = fitness < pbest_fitness;
        pbest_position(:, better_indices) = position(:, better_indices);
        pbest_fitness(better_indices) = fitness(better_indices);
        
        [min_fitness, min_index] = min(pbest_fitness);
        if min_fitness < gbest_fitness
            gbest = pbest_position(:, min_index);
            gbest_fitness = min_fitness;        end
        
        % 更新粒子的速度和位置
        inertia_weight = 0.72984;  % 惯性权重
        cognitive_weight = 1.4962;  % 认知权重
        social_weight = 1.4962;  % 社会权重
        
        r1 = rand(dim, particle_num);
        r2 = rand(dim, particle_num);
        
        velocity = inertia_weight * velocity + ...
            cognitive_weight * r1 .* (pbest_position - position) + ...
            social_weight * r2 .* (repmat(gbest, 1, particle_num) - position);
        
        % 边界处理
        velocity = max(min(velocity, ub - lb), lb - ub);
        
        position = position + velocity;
    end
end

以上代码定义了一个名为`pso`的函数，该函数接受如下参数：
- `func`：适应度函数句柄，用于评估每个粒子的适应度值。
- `dim`：粒子的维数。
- `particle_num`：粒子数量。
- `iter_num`：迭代次数。
- `lb`：每个维度的下界。
- `ub`：每个维度的上界。

函数返回全局最佳位置`gbest`和对应的适应度值`gbest_fitness`。你需要根据具体问题，自行编写适应度函数并传递给`pso`函数进行优化。

例如，如果你想要最小化一个函数`my_func`，可以按照以下方式调用`pso`函数：

dim = 2;  % 粒子维数
particle_num = 30;  % 粒子数量
iter_num = 100;  % 迭代次数
lb = [-5, -5];  % 下界
ub = [5, 5];  % 上界

[gbest, gbest_fitness] = pso(@my_func, dim, particle_num, iter_num, lb, ub);

disp("全局最佳位置：");
disp(gbest);
disp("全局最佳适应度值：");
disp(gbest_fitness);

function fitness = my_func(x)
    % 自定义的适应度函数
    fitness = x(1)^2 + x(2)^2;
end

以上示例中，`my_func`函数是一个简单的二维函数，其适应度值为自变量的平方和。你可以根据实际需求编写适应度函数。

请注意，在实际应用中，你可能需要根据具体问题对粒子群优化算法进行一些参数调优和适应度函数的设计，以获得更好的优化结果。