exp_code_3_twodimen.zip_minutelgq_多维 粒子群_粒子群算法_遗传_飞行 集群

clc;clear;close all; %% 初始化种群 f= @(a,b)(a .* sin(a) .* cos(2 * a) - 2 * a .* sin(3 * a)).*(b .* sin(b) .* cos(2 * b) - 2 * b .* sin(3 * b)); % 函数表达式 figure(1); [x0_1, x0_2]=meshgrid(0:.2:20); y0=f(x0_1,x0_2); mesh(x0_1, x0_2, y0); hold on; N = 500; % 初始种群个数 d = 2; % 空间维数 ger = 300; % 最大迭代次数 limit = [0, 20;0,20]; % 设置位置参数限制(矩阵的形式可以多维) vlimit = [-1.5, 1.5;-1.5, 1.5]; % 设置速度限制 c_1 = 0.8; % 惯性权重 c_2 = 0.5; % 自我学习因子 c_3 = 0.5; % 群体学习因子 for i = 1:d x = limit(i, 1) + (limit(i, 2) - limit(i, 1)) * rand(N, d);%初始种群的位置 end v = rand(N, d); % 初始种群的速度 xm = x; % 每个个体的历史最佳位置 ym = zeros(1, d); % 种群的历史最佳位置 fxm = zeros(N, 1); % 每个个体的历史最佳适应度 fym = -inf; % 种群历史最佳适应度 plot3(xm(:,1),xm(:,2),f(xm(:,1),xm(:,2)), 'ro');title('初始状态图'); hold on; figure(2); mesh(x0_1, x0_2, y0); hold on; plot3(xm(:,1),xm(:,2),f(xm(:,1),xm(:,2)), 'ro'); hold on; %% 粒子群工作 iter = 1; times = 1; record = zeros(ger, 1); % 记录器 while iter <= ger fx = f(x(:,1),x(:,2)) ; % 个体当前适应度 for i = 1:N if fxm(i) < fx(i) fxm(i) = fx(i); % 更新个体历史最佳适应度 xm(i,:) = x(i,:); % 更新个体历史最佳位置 end end if fym < max(fxm) [fym, nmax] = max(fxm); % 更新群体历史最佳适应度 ym = xm(nmax, :); % 更新群体历史最佳位置 end v = v * c_1 + c_2 * rand *(xm - x) + c_3 * rand *(repmat(ym, N, 1) - x);% 速度更新 % 边界速度处理 for i=1:d for j=1:N if v(j,i)>vlimit(i,2) v(j,i)=vlimit(i,2); end if v(j,i) < vlimit(i,1) v(j,i)=vlimit(i,1); end end end x = x + v;% 位置更新 % 边界位置处理 for i=1:d for j=1:N if x(j,i)>limit(i,2) x(j,i)=limit(i,2); end if x(j,i) < limit(i,1) x(j,i)=limit(i,1); end end end record(iter) = fym;%最大值记录 if times >= 10 cla; mesh(x0_1, x0_2, y0); plot3(x(:,1),x(:,2),f(x(:,1),x(:,2)), 'ro');title('状态位置变化'); pause(0.5); times=0; end iter = iter+1; times=times+1; end figure(3);plot(record);title('收敛过程') figure(4); mesh(x0_1, x0_2, y0); hold on; plot3(x(:,1),x(:,2),f(x(:,1),x(:,2)), 'ro');title('最终状态图'); disp(['最大值：',num2str(fym)]); disp(['变量取值：',num2str(ym)]);