psoBP-1_matlab_BP_

clc clear close all E=0.000001; maxnum=800;%最大迭代次数 narvs=2;%目标函数的自变量个数 particlesize=50;%粒子群规模 c1=2;%每个粒子的个体学习因子，加速度常数 c2=2;%每个粒子的社会学习因子，加速度常数 w=0.6;%惯性因子 vmax=5;%粒子的最大飞翔速度 v=2*rand(particlesize,narvs);%粒子飞翔速度 x=-300+600*rand(particlesize,narvs);%粒子所在位置 %定义适应度函数 fitness=inline('(x(1)^2+x(2)^2)/10000','x'); for i=1:particlesize f(i)=fitness(x(i,:)); end personalbest_x=x; personalbest_faval=f; [globalbest_faval,i]=min(personalbest_faval); globalbest_x=personalbest_x(i,:); k=1; while (k<=maxnum) for i=1:particlesize f(i)=fitness(x(i,:)); if f(i)<personalbest_faval(i) personalbest_faval(i)=f(i); personalbest_x(i,:)=x(i,:); end end [globalbest_faval,i]=min(personalbest_faval); globalbest_x=personalbest_x(i,:); for i=1:particlesize v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))... +c2*rand*(globalbest_x-x(i,:)); for j=1:narvs if v(i,j)>vmax v(i,j)=vmax; elseif v(i,j)<-vmax v(i,j)=-vmax; end end x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); end ff(k)=globalbest_faval; if globalbest_faval<E break end k=k+1; end xbest=globalbest_x; plot(1:length(ff),ff)