粒子群优化算法matlab程序

时间: 2023-05-08 19:01:09 浏览: 67
粒子群优化算法是一种模拟群体智能行为的优化算法,其主要思想是模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为,通过不断迭代寻找全局最优解。与传统的优化算法相比,粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。 在MATLAB中实现粒子群优化算法需要以下步骤: 1、定义问题的目标函数。目标函数是待优化的函数,可以是单目标函数或多目标函数。 2、设置算法参数。包括种群大小、迭代次数、权重因子、学习因子等。 3、初始化粒子群。随机产生若干个粒子,赋予初始位置和速度。 4、计算每个粒子的适应度值。将每个粒子的位置带入目标函数,计算其适应度值。 5、更新粒子的速度和位置。根据粒子位置和速度的变化规则,更新粒子的速度和位置。 6、寻找全局最优解。将全局最优解与每个粒子适应度值进行比较,更新全局最优解。 7、迭代优化。重复执行步骤4至步骤6,直到达到预设的迭代次数或优化精度。 MATLAB代码实现: function [gbest,gbestval] = PSO(objfun,dvrange,N,maxgen,w,c1,c2) % 声明变量: xlim=dvrange(:,2); ylim=dvrange(:,1); pop = rand(N,length(xlim)).*(xlim-ylim)+ylim; v = rand(N,length(xlim)); pbest = pop; fpop=zeros(N,1); fpbest=zeros(N,1); for n=1:N fpop(n) = objfun(pop(n,:)); %计算适应度 fpbest(n) = fpop(n); %个体极值初始化为初始位置 end v_max =(xlim-ylim); %粒子的最大速度 gbest = zeros(1,length(xlim)); %全局最优位置 gbestval = objfun(gbest); pg = plot(0,gbestval,'co'); hold on; %画初始图表 pv = plot(0,max(fpop),'ro'); hold on; xlabel('迭代次数');ylabel('目标函数值'); for ni=1:maxgen for i=1:N % 速度更新公式 v(i,:) = w*v(i,:)... + c1*rand(1,length(xlim)).*(pbest(i,:)-pop(i,:))... + c2*rand(1,length(xlim)).*(gbest-pop(i,:)); % 判断速度是否超出范围 v(i,:) = min(v(i,:),v_max); v(i,:) = max(v(i,:),-v_max); % 位置更新公式 pop(i,:) = pop(i,:) + v(i,:); % 判断位置是否超出范围 pop(i,:) = min(pop(i,:),xlim); pop(i,:) = max(pop(i,:),ylim); end for j=1:N % 计算适应度 fpop(j) = objfun(pop(j,:)); % 更新历史最优位置 if fpbest(j) < fpop(j) pbest(j,:) = pop(j,:); fpbest(j) = fpop(j); end % 更新全局最优位置 if gbestval < fpop(j) gbestval = fpop(j); gbest = pop(j,:); end end % 画图 set(pg,'XData',[get(pg,'XData') ni],'YData',[get(pg,'YData') gbestval]); set(pv,'XData',[get(pv,'XData') ni],'YData',[get(pv,'YData') max(fpop)]); pause(0.01); end end 其中: objfun为目标函数,dvrange为自变量范围,N为种群大小,maxgen为迭代次数,w为权重因子,c1和c2为学习因子。函数输出gbest为全局最优位置,gbestval为全局最优值。

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