function [pso F] = pso_3D()
%global present;
% close all;
pop_size = 10; % pop_size 种群大小
part_size = 3; % part_size 粒子大小, ** =n-D
gbest = zeros(1,part_size+1); % gbest 当前搜索到的最小的值
max_gen = 80; % max_gen 最大迭代次数
region=zeros(part_size,2); % 设定搜索空间范围
region=[-3,3;-3,3;-3,3]; % 各参数的取值范围
rand('state',sum(100*clock)); % 重置随机数发生器状态
arr_present = ini_pos(pop_size,part_size); % present 当前位置,随机初始化,rand()的范围为0~1
v=ini_v(pop_size,part_size); % 初始化当前速度
pbest = zeros(pop_size,part_size+1); % pbest 粒子以前搜索到的最优值，最后一列包括这些值的适应度
v_max = 2; % 最大速度,为粒子的范围宽度
c1 = 2; % 学习因子
c2 = 2; % 学习因子
best_record = zeros(1,max_gen); % best_record记录最好的粒子的适应度。
% ————————————————————————
% 计算原始种群的适应度,及初始化
% ————————————————————————
arr_present(:,end)=ini_fit(arr_present,pop_size,part_size);
pbest = arr_present; %初始化各个粒子最优值
[best_value best_index] = min(arr_present(:,end)); %初始化全局最优，即适应度为全局最小的值，
for i=1:max_gen
w = (0.65+0.25*cos(pi*i/max_gen)).*(0.03*sin(2*pi*i/max_gen)+1); %引入的非线性递减策略的惯性权值
% 确定是否对打散已经收敛的粒子群——————————————————————————————
reset = 0; % reset = 1时设置为粒子群过分收敛时将其打散，如果＝1则不打散
if reset==1
bit = 1;
for k=1:part_size
bit = bit&(range(arr_present(:,k))<0.1);
end
if bit==1 % bit=1时对粒子位置及速度进行随机重置
arr_present = ini_pos(pop_size,part_size); % present 当前位置,随机初始化
v = ini_v(pop_size,part_size); % 速度初始化
for k=1:pop_size % 重新计算适应度
arr_present(k,end) = fitness(arr_present(k,1:part_size));
end
warning('粒子过分集中！重新初始化……'); % 给出信息
display(i);
end
end
for j=1:pop_size
v(j,:) = w.*v(j,:)+c1.*rand.*(pbest(j,1:part_size)-arr_present(j,1:part_size))...
+c2.*rand.*(gbest(1:part_size)-arr_present(j,1:part_size)); % 粒子速度更新 (a)
% 判断v的大小，限制v的绝对值小于5————————————————————————————
c = find(abs(v)>6); %**最大速度设置，粒子的范围宽度
v(c) = sign(v(c))*6; %如果速度大于3.14则，速度为3.14
arr_present(j,1:part_size) = arr_present(j,1:part_size)+v(j,1:part_size); % 粒子位置更新 (b)
arr_present(j,end) = fitness(arr_present(j,1:part_size));
if (arr_present(j,end)<pbest(j,end))&(Region_in(arr_present(j,:),region)) % 根据条件更新pbest,如果是最小的值为小于号,相反则为大于号
pbest(j,:) = arr_present(j,:);
end
[best best_index] = min(arr_present(:,end));
if pbest(j,end) < gbest(end) & (Region_in(arr_present(best_index,:),region)) % 如果当前最好的结果比以前的好，则更新最优值gbest,如果是最小的值为小于号,相反则为大于号
gbest = pbest(best_index,:);
end
end
% 如果是最小的值为min,相反则为max
best_record(i) = gbest(end);
end
pso = gbest;
plot(best_record);
hold on;
% ***************************************************************************
% 计算适应度
% ***************************************************************************
function fit = fitness(present)
fit=((present(1)+present(2)).^2-1).^present(3).^1.5;
function ini_present=ini_pos(pop_size,part_size)
ini_present = 3*rand(pop_size,part_size+1); %初始化当前粒子位置,使其随机的分布在工作空间 %** 6即为自变量范围
function ini_velocity=ini_v(pop_size,part_size)
ini_velocity =3/2*(rand(pop_size,part_size)); %初始化当前粒子速度,使其随机的分布在速度范围内
function flag=Region_in(pos_present,region)
[m n]=size(pos_present);
flag=1;
for j=1:n-1
flag=flag&(pos_present(1,j)>=region(j,1))&(pos_present(1,j)<=region(j,2));
end
function arr_fitness=ini_fit(pos_present,pop_size,part_size)
for k=1:pop_size
arr_fitness(k,1) = fitness(pos_present(k,1:part_size)); %计算原始种群的适应度
end
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