if p(i)<feval(func,pg) pg=y(i,:); subplot(1,2,1); bar(pg,0.25); axis([0 3 -40 40 ]) ; title (['Iteration ', num2str(t)]); pause (0.1); subplot(1,2,2); plot(pg(1,1),pg(1,2),'rs','MarkerFaceColor','r', 'MarkerSize',8) hold on; plot(x(:,1),x(:,2),'k.'); set(gca,'Color','g') hold off; grid on; axis([-100 100 -100 100 ]) ; title(['Global Min = ',num2str(p(i))]); xlabel(['Min_x= ',num2str(pg(1,1)),' Min_y= ',num2str(pg(1,2))]); end

这段代码是在粒子群优化算法中更新全局最优位置（pg）的部分，并且在每次更新时绘制图形展示当前的最优解。

在代码的条件语句中，判断当前粒子的个体最优适应度值（p(i)）是否小于全局最优适应度值（使用函数句柄func调用feval函数计算）。如果是，则将全局最优位置pg更新为当前粒子的位置y(i,:)。

接下来，代码中使用subplot函数绘制了两个子图。第一个子图展示了全局最优位置pg的柱状图，其中bar函数用于绘制柱状图，axis函数用于设置坐标轴范围和刻度，title函数用于设置标题，pause函数用于暂停一段时间以观察图形。

第二个子图展示了粒子的散点图和全局最优位置pg所在的红色正方形标记。其中，plot函数用于绘制散点图和正方形标记，hold on和hold off函数用于保持绘图的持续和结束，set(gca,'Color','g')函数用于设置坐标轴背景色为绿色，grid on函数用于显示网格线，axis函数用于设置坐标轴范围和刻度，title函数用于设置标题，xlabel函数用于设置x轴标签。

通过这段代码，可以实时绘制粒子群优化算法的迭代过程和全局最优解的变化，以便更直观地观察算法的收敛情况和最优解的进展。

相关问题

for i=2:N if feval(func,x(i,:))<feval(func,pg) pg=x(i,:); end end

这段代码是粒子群优化算法中更新全局最优解的部分。

首先，通过一个循环遍历从第2个粒子到第N个粒子的索引i。

在每个循环迭代中，执行以下操作：

1. 计算当前粒子的适应度：使用函数句柄（func）调用feval函数计算第i个粒子的适应度值。其中，x(i,:)表示第i个粒子的位置向量，func是一个自定义的适应度评估函数。

2. 比较适应度值：将第i个粒子的适应度值与当前的全局最优适应度值进行比较。如果第i个粒子的适应度值小于当前的全局最优适应度值，则执行步骤3；否则，跳过步骤3。

3. 更新全局最优解：将第i个粒子的位置向量x(i,:)赋值给全局最优解pg。这样可以更新全局最优解为当前更好的解。

通过比较每个粒子的适应度值，可以找到在当前迭代中具有更优解的粒子，并将其位置向量更新为全局最优解。这样可以逐步搜索出更好的解决方案。

需要注意的是，func是一个自定义的适应度评估函数。在实际应用中，可以根据问题的特点编写合适的适应度评估函数，以便准确地评估粒子的适应度。同时，pg代表全局最优解，它的更新将受到每个粒子的适应度比较结果影响。

for i=1:N p(i)=feval(func,x(i,:)); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %Pg为全局最优

这段代码是粒子群优化算法中计算粒子适应度和更新全局最优解的部分。

首先，通过一个循环遍历每个粒子的索引i。

在每个循环迭代中，执行以下操作：

1. 计算粒子的适应度：使用函数句柄（func）调用feval函数计算粒子的适应度值。其中，x(i,:)表示第i个粒子的位置向量，func是一个自定义的适应度评估函数。p(i)表示第i个粒子的适应度值。

2. 更新临时最优解：将第i个粒子的位置向量x(i,:)赋值给临时最优解y(i,:)。这样可以记录每个粒子在当前迭代中的最优解。

3. 更新全局最优解：将第1个粒子的位置向量x(1,:)赋值给全局最优解pg。这样可以记录整个粒子群在当前迭代中的最优解。

通过计算粒子的适应度和更新最优解，可以在每次迭代中获取当前粒子群的最佳解和全局最佳解。这些信息将在后续的迭代中用于更新粒子的速度和位置，以实现对更好解的搜索。

需要注意的是，N表示粒子数量，func是一个自定义的适应度评估函数。在实际应用中，可以根据问题的特点编写合适的适应度评估函数，以便准确地评估粒子的适应度。同时，pg代表全局最优解，它的更新将受到后续迭代中粒子的搜索结果影响。