MATLAB实现PSO算法详解

%PSO标准算法 其中w c1 c2 a可以改变
%包含初始化函数  迭代函数 还有总体的PSO算法函数
function [Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PSO_Stand(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot)
%function [Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PSO_Stand(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot)
%功能描述：一个循环n次的PSO算法完整过程，返回这次运行的最小与最大的平均适应度,以及在线性能与离线性能
%[Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot)
%输入参数：SwarmSize:种群大小的个数
%输入参数：ParticleSize：一个粒子的维数
%输入参数：ParticleScope:一个粒子在运算中各维的范围；
%　　　　　　　　 ParticleScope格式:
%　　　　　　　　　　 3维粒子的ParticleScope格式:
%　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　[x1Min,x1Max
%　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 x2Min,x2Max
%　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 x3Min,x3Max]
%
%输入参数:InitFunc:初始化粒子群函数
%输入参数:StepFindFunc:单步更新速度，位置函数
%输入参数：AdaptFunc：适应度函数
%输入参数：IsStep：是否每次迭代暂停；IsStep＝0，不暂停，否则暂停。缺省不暂停
%输入参数：IsDraw：是否图形化迭代过程；IsDraw＝0，不图形化迭代过程，否则，图形化表示。缺省不图形化表示
%输入参数：LoopCount：迭代的次数；缺省迭代100次
%输入参数：IsPlot：控制是否绘制在线性能与离线性能的图形表示;IsPlot=0,不显示；
%　　　　　　　　　　　　　　　　                          IsPlot=1；显示图形结果。缺省IsPlot=1
%返回值：Result为经过迭代后得到的最优解
%返回值：OnLine为在线性能的数据
%返回值：OffLine为离线性能的数据
%返回值：MinMaxMeanAdapt为本次完整迭代得到的最小与最大的平均适应度
%
%用法[Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot);
%

%异常：首先保证该文件在Matlab的搜索路径中，然后查看相关的提示信息。
%
%编制人：XXX
%编制时间：2007.3.26
%参考文献：XXXXX%

%修改记录：
%添加MinMaxMeanAdapt，以得到性能评估数据
%修改人：Jeary
%修改时间：2012.12.12
%参考文献：XXX.

%容错控制
if nargin<3
%if nargin<4
    error('输入的参数个数错误。')
end

[row,colum]=size(ParticleSize);
if row>1||colum>1
    error('输入的粒子的维数错误，是一个1行1列的数据。');
end
[row,colum]=size(ParticleScope);
if row~=ParticleSize||colum~=2
    error('输入的粒子的维数范围错误。');
end

%设置缺省值
if nargin<4
%if nargin<7