Matlab标准粒子群优化算法代码

Matlab标准粒子群优化算法代码

更新:

不要再私信我问各种奇奇怪怪的问题了!!!

我真的不明白流程控制机电系统水域测算电磁干扰裂纹定位分布式电源优化这些领域!!!

毕设不要再来问我了!!!

我真的不懂!!!!!!(超大声)


原文章

开门先推荐三本书吧

前两本书电子版连接将在文末给出。

第三本比较新,作者手里这本是2017年9月第一版,目前没有找到电子版,等有了电子版可能会回来更新一下。

ps:1. 前两本PSO算法代码差不多,可以考虑二者选其一,大家看电子版自己决定好了

2. PSO算法即标准粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),是基本粒子群算法的升级版。由于标准版本的性能更好,应用范围更广,因此PSO算法默认为标准粒子群优化算法。其与基本粒子群优化算法的区别在于是否使用惯性权重Omega。


具体算法不做赘述,直接进入正题:

清空运行环境


各种参数赋值

ps:粒子位置每一维被限定在一个范围内,即[popmin,popmax],粒子速度也被限定在[Vmin,Vmax],通常速度范围为搜索范围的10%~20%,这里取为15%


种群初始化

ps:1. 这里 rands(1,D) 函数产生1行D列的矩阵,其中每一元素为(0,1)区间内随机数;

2. Griewank为智能算法领域经典的测试的函数,其图像如封面所示,目标值为0;

3. pop为粒子位置,V为粒子速度;

4. fitness只作为每次迭代变量临时储存用,不具有记忆性


根据初始种群,计算各初始值

ps:1. 因目前只有第一代,故其当前取值即历史最优,全部赋值即可

2. pBest、gBest代表位置,fitnesspbest、fitnessgbest代表适应度值,均具有记忆性,即遇到更好的取值才被更新

3. fitness、bestfitness均作临时储存变量之用,代代更替


迭代寻优

ps:w为惯性权重,这里取定值0.8,惯性权重也可更改为其他形式,如线性递减、自适应等形式,读者可以自行拓展


绘图


迭代收敛结果 如下

标准PSO在Griewank函数测试下收敛曲线

ps:1. 并非每次运行都能收敛于目标值附近,算法有概率“早熟”,即陷入局部最优值

2. 由于作者最早是通过30个案例分析那本书接触代码,因此变量命名风格很像。在后期的学习中,代码也是基于此更改。


文末福利

《Matlab智能算法30个案例分析(第2版)》

链接: pan.baidu.com/s/1qH08dC

提取码:pkzw

《matlab智能算法超级学习手册》

链接: pan.baidu.com/s/1bxn4h3

提取码:nw0t


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koko可可:Matlab标准粒子群优化算法代码

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