1-PSO算法视频讲解--视频分享

Halcom

1-PSO算法视频讲解分享：
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1. clc,clear,close all
   
2. warning off
   
3. format longG
   
4. 
   
5. % PSO 参数
   
6. c1 = 1.4995;  
   
7. c2 = 1.4995;
   
8. Vmin = -1;
   
9. Vmax = 1;
   
10. maxiter = 20;  % 迭代次数
    
11. sizepop = 10;  % 种群数量
    
12. popmin1 = -1;  popmax1 = 1; % x1
    
13. % 初始化种群
    
14. for i=1:sizepop
    
15.     x1 = popmin1 + (popmax1-popmin1)*rand;
    
16.     pop(i,1) = x1;
    
17.     fitness(i) = fun([x1]);
    
18.     V(i,1) = 0;
    
19. end
    
20. % 记录一组最优值
    
21. [bestfitness,bestindex]=min(fitness);
    
22. zbest=pop(bestindex,:);   %全局最佳
    
23. gbest=pop;                %个体最佳
    
24. fitnessgbest=fitness;     %个体最佳适应度值
    
25. fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
    
26. % 迭代寻优
    
27. for i=1:maxiter
    
28.    
    
29.     for j=1:sizepop
    
30.         % 速度更新
    
31.         V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
    
32.         % V--x1
    
33.         if V(j,1)>Vmax
    
34.             V(j,1)=Vmax;
    
35.         end
    
36.         if V(j,1)<Vmin
    
37.             V(j,1)=Vmin;
    
38.         end
    
39.         % 个体更新
    
40. %         pop(j,:) = pop(j,:) + 0.5 * V(j,:);
    
41.         pop(j,1) = pop(j,1) + 0.5 * V(j,1);
    
42.         % 适应度更新
    
43.         fitness(j) = fun(pop(j,:));
    
44.         
    
45.         % 比较  个体间比较
    
46.         if fitness(j)<fitnessgbest(j)
    
47.             fitnessgbest(j) = fitness(j);
    
48.             gbest(j,:) = pop(j,:);
    
49.         end
    
50.         if fitness(j)<bestfitness
    
51.             bestfitness = fitness(j);
    
52.             zbest =  pop(j,:);
    
53.         end
    
54.         
    
55.     end
    
56.     fitness_iter(i) = bestfitness;
    
57.    
    
58. end
    
59. disp('最优解')
    
60. disp(zbest)
    
61. fprintf('\n')
    
62. 
    
63. figure('color',[1,1,1])
    
64. plot(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)
    
65. 
    
66. figure('color',[1,1,1])
    
67. loglog(fitness_iter,'ro-','linewidth',2)

复制代码

案例分享：
【1】粒子群算法PSO视频讲解
【2】基于PSO的火车票分配问题：链接：http://pan.baidu.com/s/1nvRYrg9 密码：bfua
【3】基于PSO的机器人路径优化问题：链接：http://pan.baidu.com/s/1jI0uNlk
【4】PSO_source_error_NRMSE_惯性因子gbest，改进的PSO算法结构体化编程
【5】

Halcom

这个PSO算法是最关键的、也是一切智能算法的基础，希望大家重视。

huwenping

这个应用非常广泛，认真看看。

Alex9527

请教：PSO维数是和目标函数的变量数一致吗

ytyt117

lailailailailai

leesuperior

这个基本的粒子群算法很有用

leesuperior

这个基本的粒子群算法很好用

leesuperior

这个基本的粒子群算法很好用

jiaonong1

感觉挺不错的，谢谢楼主

yang000

很好，认真看看