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文档文案
文档文件名称: |
粒子群算法 |
内容简介: |
粒子群算法 |
所属专业方向: |
仿真。优化 |
文件类型: |
txt |
来源: |
网络分享 |
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%标准粒群优化算法程序1 Y8 z. `& T, F/ b" K: W5 @: M9 R
% 2007.1.9 By jxy6 t) K/ q+ r' ?! y
%测试函数:f(x,y)=100(x^2-y)^2+(1-x)^2, -2.048<x,y<2.0485 ?$ O+ M5 E$ ?3 @! i/ l% e. @
%求解函数最小值 l) _& V) l& I6 @) G
global popsize; %种群规模. @! U8 a# \0 ? y% e2 R2 N* }
%global popnum; %种群数量
0 }7 w8 m( m5 vglobal pop; %种群
* X* d+ _; N% D' Y2 z" @%global c0; %速度惯性系数,为0—1的随机数 Q I0 T9 g, T& f! j( |& E
global c1; %个体最优导向系数
6 h/ i7 H8 U! {, bglobal c2; %全局最优导向系数
% [5 W9 a$ O6 d' \9 S* bglobal gbest_x; %全局最优解x轴坐标; E0 [* {2 l" e- W* Z
global gbest_y; %全局最优解y轴坐标. J5 G2 T6 I" C$ X! u+ Q7 n# G( y: r
global best_fitness; %最优解, Q X: W/ i3 n5 l& f9 g
global best_in_history; %最优解变化轨迹
8 g/ d/ y" E% F$ A0 i7 z* rglobal x_min; %x的下限
" y8 P- t U. h4 r, {( f4 Mglobal x_max; %x的上限1 g( g x. d& n5 R" `
global y_min; %y的下限
4 \9 j0 H- s* H, j! i7 Jglobal y_max; %y的上限
) S: A# X3 ^. r/ `6 \global gen; %迭代次数
- S: x- u9 U1 |: F5 \. hglobal exetime; %当前迭代次数
, D" f1 p- u: m0 Yglobal max_velocity; %最大速度, {8 Z- V! ?" H, h7 K5 B% ? g
initial; %初始化
$ m( W8 A6 N0 o; W- M4 v) _; l8 Kfor exetime=1:gen
7 ~5 ~ a/ U3 youtputdata; %实时输出结果' J6 n" q/ [0 v/ V" ^( |; P
adapting; %计算适应值
3 P1 }6 r5 X4 _& F0 nerrorcompute(); %计算当前种群适值标准差
" _4 j7 W6 T; C" C2 X; u" S/ nupdatepop; %更新粒子位置
6 l' z; v7 U& C2 L# z9 F! G" Spause(0.01);
* ?4 H: T1 X" E- C, @end1 f) p' V+ T& d% w( h/ ]
clear i;( N' g, j$ {1 k; |$ v6 Q
clear exetime;
" ^9 C7 I- ~7 x: K$ Sclear x_max;
0 t9 b7 l6 N6 q7 A1 \clear x_min;
% }$ U; l5 N h' rclear y_min;
; g8 G' b2 W l; t3 V* v( ]1 Tclear y_max;0 K# k* N _( @
1 Q& G" S9 F4 u; ~. V) O0 ]$ h1 U& t8 k% p
" j$ T+ C( h5 h( _% u请问下这是用什么程序编写的呢? |
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