gbest = x(N,:); % gbest 为全局最优粒子位置
for i=1:(N-1) % 找到初始状态真正的全局最优
if fitness(x(i,:))<fitness(gbest)
gbest=x(i,:);
end
end
%------进入主要循环，按照公式依次迭代------------
% gene_max = 0.7; % 最大权重
% gene_min = 0.1; % 最小权重
w=0.8;
vmax = 0.7; % 最大移动速度 0.05
step_max = 0.5; % 最大加权因子 （用于整体速度加权）
step_min = 0.5; % 最小加权因子
for t=1:num_sum % 迭代步数
% outputdata; %实时输出结果
% w = gene_max - (gene_max - gene_min) * i / num_sum; % 惯性权重，
权重递减
% %step = step_max - (step_max - step_min) * i / num_sum;
for i=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(pbest(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(gbest-
x(i,:));% 速度更新公式
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); % 位置更新公式
if fitness(x(i,:))<pbestfitness(i)
% pbest 比较更新 pbestfitness(i)=fitness(x(i,:));
pbest(i,:)=x(i,:);
end
if pbestfitness(i)<fitness(gbest) % gbest 比较更新
gbest=pbest(i,:);
end
end
Gbest(t)=fitness(gbest);
end
xm = gbest'
fv = fitness(gbest)
figure(2)
hold on
g=log10(Gbest);
plot(g,'r');
xlabel('迭代步数');
ylabel('适度值');
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