MATLAB实现粒子群算法多维
时间: 2023-11-15 14:56:58 浏览: 49
MATLAB实现粒子群算法多维的步骤如下:
1. 初始化粒子群:随机生成一定数量的粒子,每个粒子的位置和速度都是随机的。
2. 计算适应度函数:根据问题的具体情况,编写适应度函数,计算每个粒子的适应度值。
3. 更新粒子速度和位置:根据粒子群算法的公式,更新每个粒子的速度和位置。
4. 更新全局最优解和个体最优解:根据当前粒子群的最优解和个体最优解,更新全局最优解和个体最优解。
5. 判断停止条件:如果满足停止条件,则结束算法;否则,返回第2步。
下面是一个简单的MATLAB代码实现:
```matlab
function [gbest, gbest_val] = PSO(fitness_func, dim, swarm_size, max_iter, lb, ub)
% 初始化粒子群
swarm_pos = rand(swarm_size, dim) .* (ub - lb) + lb;
swarm_vel = zeros(swarm_size, dim);
pbest_pos = swarm_pos;
pbest_val = inf(swarm_size, 1);
gbest_val = inf;
% 迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算适应度函数
swarm_val = fitness_func(swarm_pos);
% 更新个体最优解
update_idx = swarm_val < pbest_val;
pbest_pos(update_idx, :) = swarm_pos(update_idx, :);
pbest_val(update_idx) = swarm_val(update_idx);
% 更新全局最优解
[min_val, min_idx] = min(swarm_val);
if min_val < gbest_val
gbest_val = min_val;
gbest = swarm_pos(min_idx, :);
end
% 更新速度和位置
w = 0.729; % 惯性权重
c1 = 1.49445; % 学习因子
c2 = 1.49445;
r1 = rand(swarm_size, dim);
r2 = rand(swarm_size, dim);
swarm_vel = w * swarm_vel + c1 * r1 .* (pbest_pos - swarm_pos) + c2 * r2 .* (repmat(gbest, swarm_size, 1) - swarm_pos);
swarm_pos = swarm_pos + swarm_vel;
% 边界处理
swarm_pos(swarm_pos < lb) = lb(swarm_pos < lb);
swarm_pos(swarm_pos > ub) = ub(swarm_pos > ub);
end
end
```
其中,`fitness_func`是适应度函数,`dim`是问题的维度,`swarm_size`是粒子群的大小,`max_iter`是最大迭代次数,`lb`和`ub`分别是问题的下界和上界。