PSO粒子群仿真源码程序 - matlab模式识别

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标题：PSO粒子群仿真源码程序
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所属分类: 模式识别资源类型：文件大小: 1.37 KB 上传时间: 2016-01-30 12:55:24 下载次数: 15 资源积分：1分提供者: 源码共享 PSO粒子群仿真源码程序

内容：
PSO粒子群仿真源码程序，程序员在编程的过程中可以参考学习使用，希望对IT程序员有用，此源码程序简单易懂、方便阅读，有很好的学习价值！

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

clc;

clear;

close all;

c1=1.4962; %学习因子1

c2=1.4962; %学习因子2

w=0.7298; %惯性权重

MaxDT=100; %最大迭代次数

D=30; %搜索空间维数（未知数个数）

N=50; %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

%------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

%------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,:);

end

if p(i)<fitness(pg,D)

pg=y(i,:);

end

Pbest(t)=fitness(pg,D);

end

plot(Pbest);

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PSO粒子群仿真源码程序/code/
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