%% 清空环境
clc
clear
%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen=300; %进化次数
sizepop=20; %种群规模
Vmax=0.5;
Vmin=-0.5;
popmax=2;
popmin=-2;
ws=0.9;
we=0.4;
for k=1:100
k
%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%随机产生一个种群
pop(i,:)=2*rands(1,2); %初始种群
V(i,:)=0.5*rands(1,2); %初始化速度
%计算适应度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色体的适应度
end
%% 个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex]=max(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %个体最佳
fitnessgbest=fitness; %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
w=ws-(ws-we)*( 2*i/maxgen-(i/maxgen)^2 );
for j=1:sizepop
%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;
%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;
%适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end
for j=1:sizepop
%个体最优更新
if fitness(j) > fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群体最优更新
if fitness(j) > fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
s(k,:)=yy;
end
%% 结果分析
for m=1:300
s(101,m)=sum( s(:,m) )/100;
end
plot(s(101,:),'g-')
title('最优个体适应度','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
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