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pso代码MATLAB实现

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粒子群算法优化代码及最优化测试。MATLAB实现，参考软件学报论文及网络资源

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functi

on F=fitness(x)

F=0;

for i=1:length(x)

F=F+x(i)^2; f=0;

End

PSO 原代码

% 求最小值基本粒子群

clear all;

%------初始化种群的个体------------

N=15; % 粒子数目

D=30; % 问题维数

num_sum =150; % 迭代次数

c1=2; % 参数

c2=2; % 参数

for i=1:N

for j=1:D

x(i,j)=(rand-0.5)*200; % 随机初始化位置（在搜索范围内放置小鸟）

v(i,j)=(rand-0.5)*200; % 随机初始化速度

end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化 Pi 和 Pg----------------------

for i=1:N

pbestfitness(i)=fitness(x(i,:));

pbest(i,:)=x(i,:); % pbest(i,:)为局部（每个粒子）最优位

置

end

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

%------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

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');

加取 20 次平均值

clear all;

%------初始化种群的个体------------

P=20; %取 20 次平均值

N=15; % 粒子数目

D=30; % 求最小值基本粒子群

% 问题维数

num_sum =150; % 迭代次数

c1=2; % 参数

c2=2; % 参数

for t=1:num_sum

Gbest(t)=0;

end

for r=1:P

for i=1:N

for j=1:D

x(i,j)=(rand-0.5)*200; % 随机初始化位置（在搜索范围内放置小鸟）

v(i,j)=(rand-0.5)*200; % 随机初始化速度

end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化 Pi 和 Pg----------------------

for i=1:N

pbestfitness(i)=fitness(x(i,:));

pbest(i,:)=x(i,:); % pbest(i,:)为局部（每个粒子）最优位

置

end

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

%------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

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