?SR=1000;%搜索范圍Searching?range
?RNS=1;%群體規模與搜索范圍之比The?ratio?of?the?number?of?particles?to?the?searching?range
?M=RNS*SR;%群體規模Members
?W=0.5;%慣性權重Inertia?weight
?C1=5;%加速常數Accelerated?constant
?C2=5;%加速常數Accelerated?constant
?RVR=0.02;%最大速度與搜索范圍之比The?ratio?of?the?maximum?velocity?to?the?searching?range
?RCS=0.01;%收斂區間與搜索范圍之比The?ratio?of?the?convergent?interval?to??the?searching?range
?CI=RCS*SR;%收斂區間Convergent?interval?
?PT=0.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001;%暫停時間Pause?time
?RNPA=0.5;%正負半軸標度之比The?ratio?of?the?negative?half?axis?to?the?positive?half?axis
?x=SR*rand（1M）;
?y=SR*rand（1M）;
?z=SR*rand（1M）;
?px=x;
?py=y;
?pz=z;%初始化個體歷史最優解數據
?vx=RVR*SR*rand（1M）;
?vxmax=RVR*SR*（zeros（1M）+1）;
?vy=RVR*SR*rand（1M）;
?vymax=RVR*SR*（zeros（1M）+1）;
?vz=RVR*SR*rand（1M）;
?vzmax=RVR*SR*（zeros（1M）+1）;
?ox=SR*rand*（zeros（1M）+1）;
?oy=SR*rand*（zeros（1M）+1）;
?oz=SR*rand*（zeros（1M）+1）;%隨機生成谷地位置?以上為初始化過程
?sx=abs（x-ox）;
?sy=abs（x-oy）;
?sz=abs（x-oz）;%評估每個微粒的適應度
?[rc]=find（sx==min（min（sx）））;
?gx=x（rc）*（zeros（1M）+1）;
?[rc]=find（sy==min（min（sy）））;
?gy=y（rc）*（zeros（1M）+1）;
?[rc]=find（sz==min（min（sz）））;
?gz=z（rc）*（zeros（1M）+1）;
while?（max（max（sx））>CI）||（max（max（sy））>CI）||（max（max（sz））>CI）%確定結果收斂區間
??????ox=0.1*SR*rand*（zeros（1M）+1）;
??????oy=0.1*SR*rand*（zeros（1M）+1）;
??????oz=0.1*SR*rand*（zeros（1M）+1）;
??????plot3（oxoyoz‘r*‘）;
??????title（‘三維粒子群算法收斂演示‘）;
??????text（oxoyoz‘隨機目標點‘）;
??????xlabel（‘X‘）
??????ylabel（‘Y‘）
??????zlabel（‘Z‘）;
??????axis（[-RNPA*SR?SR?-RNPA*SR?SR?-RNPA*SR?SR]）;
??????grid?on;
??????hold?on;
??????plot3（xyz‘b*‘）;
??????hold?off;
??????pause（PT）;
??????if?max（max（sx））>CI
?????????vx=W*vx+C1*rand*（px-x）+C2*rand*（gx-x）;%根據算法方程給v一個改變量。因為區間長度較小，所以弱化微粒的自身慣性和自我認知能力，強化社會能力以盡快得到最優解
?????????while??max（max（vx））>RVR*SR||min（min（vx））<-RVR*SR
????????????????if?max（max（vx））>RVR*SR
???????????????????[rc]=find（vx==max（max（vx