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基本粒子群算法的matlab源程序

主函数源程序（main.m）

%------基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）-----------

%------名称：基本粒子群优化算法（PSO）

%------作用：求解优化问题

%------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法

%------初始格式化--------------------------------------------------

clear all;

clc;

format long;

%------给定初始化条件----------------------------------------------

c1=1.4962; %学习因子1

c2=1.4962; %学习因子2

w=0.7298; %惯性权重

MaxDT=1000; %最大迭代次数

D=10; %搜索空间维数（未知数个数）

N=40; %初始化群体个体数目

eps=10^(-6); %设置精度(在已知最小值时候用)

%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

for i=1:N

for j=1:D

x(i,j)=randn; %随机初始化位置

v(i,j)=randn; %随机初始化速度

end

end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N

P(i)=fitness(x(i,:),D);

y(i,:)=x(i,:);

end

Pg=x(1,:); %Pg为全局最优

for i=2:N

if fitness(x(i,:),D)<fitness(Pg,D)

Pg=x(i,:);

end

end

%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------

for t=1:MaxDT

for i=1:N

v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(Pg-x(i,:));

x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);

if fitness(x(i,:),D)<P(i)

P(i)=fitness(x(i,:),D);

y(i,:)=x(i,:);

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