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0. 简介

粒子群算法( particle swarm optimization, PSO)是计算智能领域,除了蚁群算法、鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的,算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离,速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整,从而实现个体在可解空间中的寻优。

PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征,适应度值由适应度函数计算得到,其值的好坏表示粒子的优劣。粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest更新个体位置。个体极值Pbest是指个体粒子搜索到的适应度值最优位置,群体极值Gbest是指种群中的所有粒子搜索到的适应度最优位置。粒子每更新–次位置,就计算一次适应度值,并且通过比较新粒子的适应度值和个体极值、群体极值的适应度值更新个体极值Pbest和群体极值Gbest位置。

1. 原理

2. 流程

3. 代码

主函数：

%% 清空环境clcclear%% 参数初始化%粒子群算法中的两个参数c1 = 1.49445;c2 = 1.49445;maxgen=300;   % 进化次数  sizepop=20;   %种群规模Vmax=0.5;Vmin=-0.5;popmax=2;popmin=-2;%% 产生初始粒子和速度for i=1:sizepop    %随机产生一个种群    pop(i,:)=2*rands(1,2);    %初始种群    V(i,:)=0.5*rands(1,2);  %初始化速度    %计算适应度    fitness(i)=fun(pop(i,:));   %染色体的适应度end%% 个体极值和群体极值[bestfitness bestindex]=max(fitness);zbest=pop(bestindex,:);   %全局最佳gbest=pop;    %个体最佳fitnessgbest=fitness;   %个体最佳适应度值fitnesszbest=bestfitness;   %全局最佳适应度值%% 迭代寻优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,:)
   
    popmax))=popmax;        pop(j,find(pop(j,:)
    
      fitnessgbest(j)            gbest(j,:) = pop(j,:);            fitnessgbest(j) = fitness(j);        end                %群体最优更新        if fitness(j) > fitnesszbest            zbest = pop(j,:);            fitnesszbest = fitness(j);        end    end     yy(i)=fitnesszbest;            end%% 结果分析plot(yy)title('最优个体适应度','fontsize',12);xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
    
   

适应度函数：

function y = fun(x)%函数用于计算粒子适应度值%x           input           输入粒子 %y           output          粒子适应度值 y=sin( sqrt(x(1).^2+x(2).^2) )./sqrt(x(1).^2+x(2).^2)+exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)-2.71289;

4. 权重的选择

参考书籍《MATLAB智能算法30个案例分析》

https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/details/81382794

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