pso测试函数matlab代码

PSO（粒子群算法）是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟自然界中鸟群、鱼群等的行为，寻找最优解。

在进行PSO算法的测试时，需要先定义一个测试函数。比如，可以使用经典测试函数——Rosenbrock函数：

function f = rosenbrock(x)
% Rosenbrock
a = 1;
b = 100;
f = (a - x(1))^2 + b*(x(2) - x(1)^2)^2;

其中，x是变量向量，f是目标函数值。

然后，可以编写PSO算法的Matlab代码。以下是一个简单的框架：

function [best_pos, best_val] = pso_test(func, dim, v_rng, n_particles, max_iter)
% PSO Test
% Inputs:
% func - function handle to objective function
% dim - number of dimensions
% v_rng - velocity range
% n_particles - number of particles
% max_iter - maximum number of iterations
% Outputs:
% best_pos - best particle position
% best_val - best particle value
% Initialization
pos = zeros(n_particles, dim);
vel = zeros(n_particles, dim);
pbest_pos = pos;
pbest_val = inf(n_particles, 1);
gbest_pos = zeros(1, dim);
gbest_val = inf;
% Main loop
for i = 1:max_iter
% Evaluate objective function
for j = 1:n_particles
val = func(pos(j,:));
if val < pbest_val(j)
pbest_val(j) = val;
pbest_pos(j,:) = pos(j,:);
end
if val < gbest_val
gbest_val = val;
gbest_pos = pos(j,:);
end
end
% Update velocity and position
for j = 1:n_particles
vel(j,:) = vel(j,:) + rand(1,dim).*(pbest_pos(j,:) - pos(j,:)) + rand(1,dim).*(gbest_pos - pos(j,:));
vel(j,:) = max(min(vel(j,:), v_rng), -v_rng);
pos(j,:) = pos(j,:) + vel(j,:);
end
end
% Output results
best_pos = gbest_pos;
best_val = gbest_val;
end

上述代码中，函数pso_test()接受五个输入参数：func（即测试函数），dim（变量维度），v_rng（速度范围），n_particles（粒子数量）和max_iter（最大迭代次数），并返回两个输出参数：best_pos（最优解向量）和best_val（最优解值）。

在使用上述代码测试Rosenbrock函数时，可以使用以下命令行代码：

[best_pos, best_val] = pso_test(@rosenbrock, 2, 0.1, 50, 100);

其中，@rosenbrock是一个函数句柄，2表示变量维度，0.1表示速度范围，50表示粒子数量，100表示最大迭代次数。执行以上命令后，可以得到Rosenbrock函数的最优解。