33.MATLAB神经网络43个案例分析粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优.rar_实验二粒子群优化算法的寻优算法—

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《MATLAB神经网络43个案例分析：粒子群优化算法在非线性函数极值寻优中的应用》 MATLAB，全称为Matrix Laboratory，是一款强大的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程、科学计算以及数据分析等领域。在本资料中，重点讨论了如何利用MATLAB中的粒子群优化算法（PSO）解决非线性函数的极值寻优问题。粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法，源自对鸟群和鱼群集体行为的模拟。非线性函数的优化通常比线性问题更为复杂，因为它们不遵循简单的线性关系，可能导致多极点、局部最小值和局部最大值。在这种情况下，传统的优化方法如梯度下降或牛顿法可能陷入局部最优，而粒子群优化算法则提供了一种寻找全局最优解的可能性。粒子群优化算法的基本思想是通过模拟一群随机移动的粒子在解空间中搜索最优解。每个粒子代表一个可能的解决方案，并且具有位置和速度两个参数。在搜索过程中，粒子会根据自身经验和群体经验更新其速度和位置，以逼近最优解。算法的关键在于两个重要的概念：个人最佳位置（pBest）和全局最佳位置（gBest），它们分别记录了粒子自身历史上的最佳位置和整个种群的最佳位置。在MATLAB中，实现粒子群优化可以使用内置的`global`函数库，例如`psode`或`pso`。这些函数提供了完整的优化流程，包括初始化粒子群、迭代更新、适应度函数评估等。在非线性函数极值寻优的案例中，我们需要定义目标函数（即待优化的非线性函数），并设置适当的优化参数，如种群大小、迭代次数、惯性权重、学习因子等。本资料的43个案例覆盖了各种非线性函数的优化问题，从简单的一元或多变量函数到复杂的工程问题，例如函数拟合、系统辨识、控制设计等。通过这些实例，读者不仅可以深入理解粒子群优化算法的工作原理，还能掌握如何在MATLAB中实际应用这一算法。在每个案例中，都会详细展示MATLAB代码实现，以及如何解读和分析结果。这不仅有助于提升编程技能，还能够培养解决实际问题的能力。对于研究者和工程师来说，了解和掌握这种优化工具，能够极大地提高工作效率，解决实际工作中遇到的复杂优化问题。本资料是一份宝贵的MATLAB神经网络与粒子群优化算法学习资源，对于想要在非线性优化领域深化理解和应用的学者和从业者，无疑是一份极具价值的学习材料。通过深入学习和实践，你将能够熟练运用MATLAB的PSO工具，解决各类非线性优化问题，为你的科研或工程工作带来新的突破。

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33.MATLAB神经网络43个案例分析粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优.rar （3个子文件）

33.MATLAB神经网络43个案例分析粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优

chapter35

PSOMutation.m 2KB

PSO.m 4KB

fun.m 281B

%% 该代码为基于PSO的函数极值寻优 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 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=500; % 进化次数 sizepop=100; %种群规模 Vmax=1; Vmin=-1; popmax=5; popmin=-5; %% 产生初始粒子和速度 for i=1:sizepop %随机产生一个种群 pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始种群 V(i,:)=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]=min(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 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,:)+0.5*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 %% 结果分析 plot(yy) title('最优个体适应度','fontsize',12); xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12); web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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