求实现基于粒子群算法的函数极值寻优算法MATLAB程序

发布网友 发布时间：2022-05-01 13:43

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热心网友 时间：2023-11-06 21:45

for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
pop(i,:)=2*rands(1,2); % 初始化粒子
V(i,:)=0.5*rands(1,2); % 初始化速度

% 计算粒子适应度值
fitness(i)=fun(pop(i,:));
end

[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); % 群体极值位置
gbest=pop; % 个体极值位置
fitnessgbest=fitness; % 个体极值适应度值
fitnesszbest=bestfitness % 群体极值适应度值
% 迭代寻优
for i=1:maxgen
% 粒子位置和速度更新
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;

% 粒子更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%新粒子适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end

% 个体极值和种群极值更新
for j=1:sizepop

% 个体极值更新
if fitness(j)>fitnessgbest(j)
gbest(j,:)=pop(j,:);
fitnessgbest(j)=fitness(j);
end

% 群体极值更新
if fitness(j)>fitnesszbest
zbest=pop(j,:);
fitnesszbest=fitness(j);
end
end

% 每代最优值记录到yy数组中
result(i)=fitnesszbest;
end
% 画出每代最优个体适应度值
plot(result)
title('最优个体适应度值','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度值','fontsize',12);

热心网友 时间：2023-11-06 21:46

x y范围多少追问没有限定范围 迭代求极值

热心网友 时间：2023-10-15 20:47

for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
pop(i,:)=2*rands(1,2); % 初始化粒子
V(i,:)=0.5*rands(1,2); % 初始化速度

% 计算粒子适应度值
fitness(i)=fun(pop(i,:));
end

[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); % 群体极值位置
gbest=pop; % 个体极值位置
fitnessgbest=fitness; % 个体极值适应度值
fitnesszbest=bestfitness % 群体极值适应度值
% 迭代寻优
for i=1:maxgen
% 粒子位置和速度更新
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;

% 粒子更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%新粒子适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end

% 个体极值和种群极值更新
for j=1:sizepop

% 个体极值更新
if fitness(j)>fitnessgbest(j)
gbest(j,:)=pop(j,:);
fitnessgbest(j)=fitness(j);
end

% 群体极值更新
if fitness(j)>fitnesszbest
zbest=pop(j,:);
fitnesszbest=fitness(j);
end
end

% 每代最优值记录到yy数组中
result(i)=fitnesszbest;
end
% 画出每代最优个体适应度值
plot(result)
title('最优个体适应度值','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度值','fontsize',12);

热心网友 时间：2023-10-15 20:48

x y范围多少追问没有限定范围 迭代求极值

热心网友 时间：2023-10-15 20:48

for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
pop(i,:)=2*rands(1,2); % 初始化粒子
V(i,:)=0.5*rands(1,2); % 初始化速度

% 计算粒子适应度值
fitness(i)=fun(pop(i,:));
end

[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); % 群体极值位置
gbest=pop; % 个体极值位置
fitnessgbest=fitness; % 个体极值适应度值
fitnesszbest=bestfitness % 群体极值适应度值
% 迭代寻优
for i=1:maxgen
% 粒子位置和速度更新
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;

% 粒子更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%新粒子适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end

% 个体极值和种群极值更新
for j=1:sizepop

% 个体极值更新
if fitness(j)>fitnessgbest(j)
gbest(j,:)=pop(j,:);
fitnessgbest(j)=fitness(j);
end

% 群体极值更新
if fitness(j)>fitnesszbest
zbest=pop(j,:);
fitnesszbest=fitness(j);
end
end

% 每代最优值记录到yy数组中
result(i)=fitnesszbest;
end
% 画出每代最优个体适应度值
plot(result)
title('最优个体适应度值','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度值','fontsize',12);

热心网友 时间：2023-10-15 20:48

x y范围多少追问没有限定范围 迭代求极值

热心网友 时间：2023-10-15 20:48

for i=1:sizepop
% 随机产生一个种群
pop(i,:)=2*rands(1,2); % 初始化粒子
V(i,:)=0.5*rands(1,2); % 初始化速度

% 计算粒子适应度值
fitness(i)=fun(pop(i,:));
end

[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); % 群体极值位置
gbest=pop; % 个体极值位置
fitnessgbest=fitness; % 个体极值适应度值
fitnesszbest=bestfitness % 群体极值适应度值
% 迭代寻优
for i=1:maxgen
% 粒子位置和速度更新
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;

% 粒子更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;

%新粒子适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
end

% 个体极值和种群极值更新
for j=1:sizepop

% 个体极值更新
if fitness(j)>fitnessgbest(j)
gbest(j,:)=pop(j,:);
fitnessgbest(j)=fitness(j);
end

% 群体极值更新
if fitness(j)>fitnesszbest
zbest=pop(j,:);
fitnesszbest=fitness(j);
end
end

% 每代最优值记录到yy数组中
result(i)=fitnesszbest;
end
% 画出每代最优个体适应度值
plot(result)
title('最优个体适应度值','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度值','fontsize',12);

热心网友 时间：2023-10-15 20:48

x y范围多少追问没有限定范围 迭代求极值