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2024年3月14日发(作者：手机网页h5什么意思)
改进粒子群算法matlab代码
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，其主要思想是将优
化问题转化为粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。粒子群算法的运
作方式是通过定义一群随机粒子，并根据它们在搜索空间中的位置和
速度，来引导粒子向着更好的解决方案进行搜索。
以下是改进版粒子群算法的MATLAB代码：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 粒子群算法-改进版
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 初始化参数和粒子群
function [gbest_x, gbest_y] = PSO(num_particles,
max_iterations, f, lower_bound, upper_bound)
% 定义粒子群基本参数
w = 0.7; % 惯性权重
c1 = 1.4; % 学习因子1
c2 = 1.4; % 学习因子2
% 初始化粒子位置和速度
particles_position = unifrnd(lower_bound, upper_bound,
[num_particles, 2]);
particles_velocity = zeros(num_particles, 2);
% 初始化个体最优解和全局最优解
pbest_position = particles_position;
pbest_value = zeros(num_particles, 1);
for i = 1:num_particles
pbest_value(i) = f(particles_position(i,:));
end
[global_min_value, global_min_index] = min(pbest_value);
gbest_position = particles_position(global_min_index, :);
gbest_value = global_min_value;
% 迭代优化
for iter = 1:max_iterations
for i = 1:num_particles
% 更新粒子速度
particles_velocity(i,:) = w *
particles_velocity(i,:) ...
+ c1 * rand() * (pbest_position(i,:) -
particles_position(i,:)) ...
+ c2 * rand() * (gbest_position -
particles_position(i,:));
% 限制粒子速度范围
particles_velocity(i,1) = max(particles_velocity(i,1),
lower_bound);
particles_velocity(i,1) = min(particles_velocity(i,1),
upper_bound);
particles_velocity(i,2) = max(particles_velocity(i,2),
lower_bound);
particles_velocity(i,2) = min(particles_velocity(i,2),
upper_bound);
% 更新粒子位置
particles_position(i,:) = particles_position(i,:) +
particles_velocity(i,:);
% 限制粒子位置范围
particles_position(i,1) = max(particles_position(i,1),
lower_bound);
particles_position(i,1) = min(particles_position(i,1),
upper_bound);
particles_position(i,2) = max(particles_position(i,2),
lower_bound);
particles_position(i,2) = min(particles_position(i,2),
upper_bound);
% 更新个体最优解
temp_value = f(particles_position(i,:));
if temp_value < pbest_value(i)
pbest_value(i) = temp_value;
pbest_position(i,:) = particles_position(i,:);
end
end
% 更新全局最优解
[temp_min_value, temp_min_index] = min(pbest_value);
if temp_min_value < gbest_value
gbest_value = temp_min_value;
gbest_position = pbest_position(temp_min_index,:);
end
end
% 返回全局最优解
gbest_x = gbest_position(1);
gbest_y = gbest_position(2);
end
其中，num_particles为粒子数目，max_iterations为最大迭代次数，
f为目标函数句柄，lower_bound和upper_bound为搜索空间的下界和
上界。改进版粒子群算法相比原版增加了粒子速度的限制和位置的限
制，使其更加稳定和可靠。
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