save para_file told Y;
clear all;
close all;
load para_file;
n=size(told);
N=n(1);
%限定位置和速度的范围
MinX=[0 0 0 0]; %参数搜索范围
MaxX=[10 5 5 5];
Vmax=1;
Vmin=-1; % 限定速度的范围
%设计粒子群参数
Size=200; %种群规模
CodeL=4; %参数个数
c1=1.3;c2=1.7; % 学习因子：[1,2]
wmax=0.90;wmin=0.10; % 惯性权重最小值:(0,1)
G=200; % 最大迭代次数
%(1)初始化种群的个体
for i=1:G %采用时变权重
w(i)=wmax-((wmax-wmin)/G)*i;
end
for i=1:1:CodeL %十进制浮点制编码
X(:,i)=MinX(i)+(MaxX(i)-MinX(i))*rand(Size,1);
v(:,i)=Vmin+(Vmax-Vmin)*rand(Size,1);%随机初始化速度
end
%（2）初始化个体最优和全局最优：先计算各个粒子的适应度，并初始Ji和BestS
for i=1:Size
Ji(i)=chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N);
Xl(i,:)=X(i,:);
end
BestS=X(1,:); %全局最优个体初始化
for i=2:Size
if chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N)<chap8_9obj(BestS,told,Y,N)
BestS=X(i,:);
end
end
%（3）进入主要循环，直到满足精度要求
for kg=1:1:G
times(kg)=kg;
for i=1:Size
v(i,:)=w(kg)*v(i,:)+c1*rand*(Xl(i,:)-X(i,:))+c2*rand*(BestS-X(i,:));%加权，实现速度的更新
for j=1:CodeL %检查速度是否越界
if v(i,j)<Vmin
v(i,j)=Vmin;
elseif v(i,j)>Vmax
v(i,j)=Vmax;
end
end
X(i,:)=X(i,:)+v(i,:); %实现位置的更新
for j=1:CodeL%检查位置是否越界
if X(i,j)<MinX(j)
X(i,j)=MinX(j);
elseif X(i,j)>MaxX(j)
X(i,j)=MaxX(j);
end
end
%自适应变异,避免陷入局部最优
if rand>0.6
k=ceil(4*rand); %ceil为向上取整
if k==1
X(i,k)=10*rand;
else
X(i,k)=5*rand;
end
end
%（4）判断和更新
if chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N)<Ji(i) %局部优化：判断当此时的位置是否为最优的情况
Ji(i)=chap8_9obj(X(i,:),told,Y,N);
Xl(i,:)=X(i,:);
end
if Ji(i)<chap8_9obj(BestS,told,Y,N) %全局优化
BestS=Xl(i,:);
end
end
Best_J(kg)=chap8_9obj(BestS,told,Y,N);
end
display('true value: alfa =6.7333,beta=3.4000,epc=3.0,eta=0');
BestS %最佳个体
Best_J(kg)%最佳目标函数值
figure(1);%目标函数值变化曲线
plot(times,Best_J(times),'r','linewidth',2);
xlabel('Times');ylabel('Best J');
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