粒子群参数辨识的 matlab代码
时间: 2023-07-24 19:30:49 浏览: 48
以下是粒子群参数辨识的 MATLAB 代码示例:
```
% 设置参数
n = 2; % 参数数量
m = 100; % 粒子数量
w = 0.729; % 惯性权重
c1 = 1.49445; % 个体学习因子
c2 = 1.49445; % 全局学习因子
maxiter = 100; % 最大迭代次数
% 初始化粒子位置和速度
x = rand(m, n); % 粒子位置
v = rand(m, n); % 粒子速度
% 初始化全局最优位置和适应度
pbest = x; % 个体最优位置
gbest = x(1, :); % 全局最优位置
f = @(x) sum(x.^2); % 适应度函数
pbestf = arrayfun(f, x); % 个体最优适应度
gbestf = min(pbestf); % 全局最优适应度
% 进行迭代
for iter = 1:maxiter
% 更新速度和位置
v = w*v + c1*rand(m, n).*(pbest - x) + c2*rand(m, n).*(repmat(gbest, m, 1) - x);
x = x + v;
% 计算适应度
fval = arrayfun(f, x);
% 更新个体最优位置和适应度
update = fval < pbestf;
pbest(update, :) = x(update, :);
pbestf(update) = fval(update);
% 更新全局最优位置和适应度
[minfval, index] = min(pbestf);
if minfval < gbestf
gbest = pbest(index, :);
gbestf = minfval;
end
% 输出当前迭代结果
fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', iter, gbestf);
end
% 输出最终结果
fprintf('Final result: Best fitness = %f, Best position = %s\n', gbestf, mat2str(gbest));
```
上述代码中,`n` 表示参数数量,`m` 表示粒子数量,`w` 表示惯性权重,`c1` 和 `c2` 分别表示个体学习因子和全局学习因子,`maxiter` 表示最大迭代次数。适应度函数 `f` 为参数向量的欧几里得范数的平方。
在迭代过程中,首先根据当前位置和速度更新粒子位置和速度。然后计算每个粒子的适应度,更新个体最优位置和适应度,更新全局最优位置和适应度。最后输出最终结果,包括最优适应度和最优位置。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体问题进行修改和优化。