3维粒子群算法matlab

三维粒子群算法（3D PSO）是粒子群算法（PSO）的一种扩展形式，用于解决三维空间中的优化问题。在3D PSO中，每个粒子表示为一个三维向量，其位置表示为（x，y，z），速度表示为（vx，vy，vz）。在算法的每个迭代中，每个粒子根据自己当前的位置和速度更新其位置和速度，并计算其适应度值，根据适应度值和历史最佳位置更新全局最佳位置。下面是一个在MATLAB中实现3D PSO的示例代码：

function [gbest, gbestval] = pso_3d(f, lb, ub, np, maxiter, w, c1, c2)
% f: 目标函数句柄
% lb: 参数下界向量
% ub: 参数上界向量
% np: 粒子数
% maxiter: 最大迭代次数
% w: 惯性因子
% c1: 自我认知因子
% c2: 社会认知因子

% 初始化粒子和速度
x = rand(np, 3) .* repmat(ub - lb, np, 1) + repmat(lb, np, 1);
v = rand(np, 3) .* repmat(ub - lb, np, 1) + repmat(lb, np, 1);

% 初始化历史最佳位置和适应度值
pbest = x;
pbestval = feval(f, x);
[gbestval, gbestidx] = min(pbestval);
gbest = pbest(gbestidx, :);

for i = 1:maxiter
    % 更新速度和位置
    r1 = rand(np, 1);
    r2 = rand(np, 1);
    v = w * v + c1 * r1 .* (pbest - x) + c2 * r2 .* repmat(gbest, np, 1) - x;
    x = x + v;
    
    % 边界处理
    x(x < lb) = lb(x < lb);
    x(x > ub) = ub(x > ub);
    
    % 计算适应度值和历史最佳位置
    fx = feval(f, x);
    update = fx < pbestval;
    pbestval(update) = fx(update);
    pbest(update, :) = x(update, :);
    
    % 更新全局最佳位置
    [gbestval_new, gbestidx_new] = min(pbestval);
    if gbestval_new < gbestval
        gbestval = gbestval_new;
        gbest = pbest(gbestidx_new, :);
    end
    
    % 打印迭代信息
    fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', i, gbestval);
end

在使用此代码时，您需要将目标函数作为输入传递给函数，并提供参数下界和上界向量，粒子数，最大迭代次数以及惯性因子，自我认知因子和社会认知因子的值。运行3D PSO后，将返回全局最佳位置和适应度值。