matlab基本粒子群算法實現（四）

最后在煉數成金那邊找到了很好的一篇教程

在這里把它整理一下

做個粒子群算法的收尾

 

 

 

 

 

main.m

%% I. 清空環境
clc
clear

%% II. 繪制目標函數曲線
figure
[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5);
z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20;
mesh(x,y,z)
hold on

%% III. 參數初始化
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;

maxgen = 1000;   % 進化次數  
sizepop = 100;   %種群規模

Vmax = 1;
Vmin = -1;
popmax = 5;
popmin = -5;

%% IV. 產生初始粒子和速度
for i = 1:sizepop
    % 隨機產生一個種群
    pop(i,:) = 5*rands(1,2);    %初始種群
    V(i,:) = rands(1,2);  %初始化速度
    % 計算適應度
    fitness(i) = fun(pop(i,:));   %染色體的適應度
end

%% V. 個體極值和群體極值
[bestfitness bestindex] = max(fitness);
zbest = pop(bestindex,:);   %全局最佳
gbest = pop;    %個體最佳
fitnessgbest = fitness;   %個體最佳適應度值
fitnesszbest = bestfitness;   %全局最佳適應度值

%% VI. 迭代尋優
for i = 1:maxgen
    
    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;
        
        % 種群更新
        pop(j,:) = pop(j,:) + V(j,:);
        pop(j,find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;
        pop(j,find(pop(j,:)<popmin)) = popmin;
        
        % 適應度值更新
        fitness(j) = fun(pop(j,:)); 
    end
    
    for j = 1:sizepop  
        % 個體最優更新
        if fitness(j) > fitnessgbest(j)
            gbest(j,:) = pop(j,:);
            fitnessgbest(j) = fitness(j);
        end
        
        % 群體最優更新
        if fitness(j) > fitnesszbest
            zbest = pop(j,:);
            fitnesszbest = fitness(j);
        end
    end 
    yy(i) = fitnesszbest;            
end
%% VII.輸出結果
[fitnesszbest, zbest]
plot3(zbest(1), zbest(2), fitnesszbest,'bo','linewidth',1.5)

figure
plot(yy)
title('最優個體適應度','fontsize',12);
xlabel('進化代數','fontsize',12);ylabel('適應度','fontsize',12);

　　

fun.m

function y = fun(x)
%函數用於計算粒子適應度值
%x           input           輸入粒子 
%y           output          粒子適應度值 
y = x(1).^2 + x(2).^2 - 10*cos(2*pi*x(1)) - 10*cos(2*pi*x(2)) + 20;