关于粒子群算法:的matlab工具包

%程序初始化 gen=100; %设置进化代数 popsize=30; %设置种群规模大小 best_in_history(gen)=inf; %初始化全局历史最优解 best_in_history(:)=inf; %初始化全局历史最优解 max_velocity=0.3; %最大速度限制 best_fitness=inf; %popnum=1; %设置种群数量 pop(popsize,8)=0; %初始化种群,创建popsize行5列的0矩阵 %种群数组第1列为x轴坐标，第2列为y轴坐标，第3列为x轴速度分量，第4列为y轴速度分量 %第5列为个体最优位置的x轴坐标，第6列为个体最优位置的y轴坐标 %第7列为个体最优适值，第8列为当前个体适应值 for i=1:popsize pop(i,1)=4*rand()-2; %初始化种群中的粒子位置，值为-2—2，步长为其速度 pop(i,2)=4*rand()-2; %初始化种群中的粒子位置，值为-2—2，步长为其速度 pop(i,5)=pop(i,1); %初始状态下个体最优值等于初始位置 pop(i,6)=pop(i,2); %初始状态下个体最优值等于初始位置 pop(i,3)=rand()*0.02-0.01; %初始化种群微粒速度，值为-0.01—0.01，间隔为0.0001 pop(i,4)=rand()*0.02-0.01; %初始化种群微粒速度，值为-0.01—0.01，间隔为0.0001 pop(i,7)=inf; pop(i,8)=inf; end c1=2; c2=2; x_min=-2; y_min=-2; x_max=2; y_max=2; gbest_x=pop(1,1); %全局最优初始值为种群第一个粒子的位置 gbest_y=pop(1,2);