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.zip_实验二粒子群优化算法的寻优算法—

共3个文件

m：3个

需积分: 1 154 浏览量 2023-09-12 16:42:11 上传评论收藏 3KB ZIP 举报

MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具，尤其在科学计算领域有着广泛的应用。在这个特定的压缩包文件中，重点是MATLAB神经网络的案例分析，特别是应用了粒子群优化算法（PSO）来解决非线性函数的极值寻优问题。这个主题深入探讨了如何利用这种智能优化算法在复杂的函数空间中寻找最优解。粒子群优化算法源于对鸟群或鱼群集体行为的模拟，是一种全局优化技术。在MATLAB中，可以使用内置的`pso`函数或者自定义代码来实现这一算法。PSO的基本思想是通过群体中每个粒子的移动和速度更新，不断接近全局最优解。每个粒子代表可能的解，而其位置和速度是随机初始化的。在迭代过程中，粒子根据其当前最优位置（个人最佳）和整个群体的最优位置（全局最佳）调整其运动方向和速度。在非线性函数极值寻优问题中，目标函数通常具有多个局部极小值，找到全局最小值是一个挑战。PSO的优势在于它能跳出局部最优，有较高的概率找到全局最优。在MATLAB中，通过定义目标函数，设置参数如种群规模、迭代次数、学习因子等，可以实现PSO算法对非线性函数的优化。压缩包中的"chapter35"可能包含一个具体的案例，详细展示了如何用MATLAB实现粒子群优化。案例可能包括以下步骤： 1. **定义目标函数**：你需要编写一个函数来表示你要优化的非线性函数。这通常是一个多变量的函数，返回一个标量值。 2. **设置参数**：确定PSO算法的参数，如粒子数量、迭代次数、惯性权重、个人学习因子和全局学习因子。 3. **初始化粒子群**：创建一个矩阵，每个粒子对应矩阵的一行，每列代表粒子的位置和速度。 4. **执行PSO**：在每次迭代中，更新粒子的位置和速度，然后评估目标函数，更新个人最佳和全局最佳位置。 5. **循环迭代**：重复步骤4，直到达到预设的迭代次数或满足其他停止条件。 6. **结果分析**：找到的全局最佳位置就是非线性函数的最优解，可以对其进行分析和可视化。通过这样的案例分析，学习者能够理解并掌握如何在MATLAB中应用粒子群优化算法来解决实际问题。这个过程不仅涉及到了MATLAB编程，还涵盖了优化理论和算法设计，对于提高解决实际工程问题的能力非常有帮助。同时，这种实践性的学习方式也有助于提升分析和解决问题的技能，为今后的科研和工程工作打下坚实的基础。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

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.zip （3个子文件）

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>

评论收藏

内容反馈