%%?清空環境

clc
clear?

load?matlab111.mat
%%?載入數據
train=?data_train‘;
train_label?=label_train‘;
test?=data_test‘;
test_label?=label_test‘;

[trainpstrain]?=?mapminmax（train‘）;
pstrain.ymin?=?0;
pstrain.ymax?=?1;
[trainpstrain]?=?mapminmax（trainpstrain）;

[testpstest]?=?mapminmax（test‘）;
pstest.ymin?=?0;
pstest.ymax?=?1;
[testpstest]?=?mapminmax（testpstest）;

train?=?train‘;
test?=?test‘;

%%?參數初始化

%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.6;?%?c1?belongs?to?[02]
c2?=?1.5;?%?c2?belongs?to?[02]

maxgen=300;???%?進化次數?
sizepop=30;???%?種群規模

popcmax=10^（2）;
popcmin=10^（-1）;
popgmax=10^（3）;
popgmin=10^（-2）;
k?=?0.6;?%?k?belongs?to?[0.11.0];
Vcmax?=?k*popcmax;
Vcmin?=?-Vcmax?;
Vgmax?=?k*popgmax;
Vgmin?=?-Vgmax?;

%?SVM參數初始化?
v?=?3;

%%?產生初始粒子和速度
for?i=1:sizepop
????%?隨機產生種群
????pop（i1）?=?（popcmax-popcmin）*rand+popcmin;????%?初始種群
????pop（i2）?=?（popgmax-popgmin）*rand+popgmin;
????V（i1）=Vcmax*rands（1）;?%?初始化速度
????V（i2）=Vgmax*rands（1）;
????%?計算初始適應度
????cmd?=?[‘-v?‘num2str（v）‘?-c?‘num2str（?pop（i1）?）‘?-g?‘num2str（?pop（i2）?）];
????fitness（i）?=?svmtrain（train_label?train?cmd）;
????fitness（i）?=?-fitness（i）;
end

%?找極值和極值點

[global_fitness?bestindex]=min（fitness）;?%?全局極值
local_fitness=fitness;???%?個體極值初始化

global_x=pop（bestindex:）;???%?全局極值點
local_x=pop;????%?個體極值點初始化

tic

%%?迭代尋優
for?i=1:maxgen
???
????for?j=1:sizepop
???????
????????%速度更新
????????wV?=?0.9;?%?wV?best?belongs?to?[0.81.2]
????????V（j:）?=?wV*V（j:）?+?c1*rand*（local_x（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（global_x?-?pop（j:））;
????????if?V（j1）?>?Vcmax
????????????V（j1）?=?Vcmax;
????????end
????????if?V（j1）?????????????V（j1）?=?Vcmin;
????????end
????????if?V（j2）?>?Vgmax
????????????V（j2）?=?Vgmax;
????????end
????????if?V（j2）?????????????V（j2）?=?Vgmin;
????????end
???????
????????%種群更新
????????wP?=?0.6;
????????pop（j:）=pop（j:）+wP*V（j:）;
????????if?pop（j1）?>?popcmax
????????????pop（j1）?=?popcmax;
????????end
????????if?pop（j1）?????????????pop（j1）?=?popcmin;
????????end
????????if?pop（j2）?>?popgmax
????????????pop（j2）?=?popgmax;
????????end
????????if?pop（j2）?????????????pop（j2）?=?popgmin;
????????end
???????
????????%?自適應粒子變異
????????if?rand>0.5
????????????k=ceil（2*rand）;
????????????if?k?==?1
????????????????pop（jk）?=?（20-1）*rand+1;
????????????end
????????????if?k?==?2
????????????????pop（jk）?=?（popgmax-popgmin）*rand+popgmin;
????????????end???????????
????????end
???????
????????%適應度值
????????cmd?=?[‘-v?‘num2str（v）‘?-c?‘num2str（?pop（j1）?）‘?-g?‘num2str（?pop（j2）?）];
????????fitness（j）?=?svmtrain（train_label?train?cmd）;
????????fitness（j）?=?-fitness（j）;
????end
???
????%個體最優更新
????if?fitness（j）?????????local_x（j:）?=?pop（j:）;
????????local_fitness（j）?=?fitness（j）;
????end
???
????%群體最優更新
????if?fitness（j）?????????global_x?=?pop（j:）;
????????global_fitness?=?fitness（j）;
??

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????9187??2018-04-18?16:18??pso-SVM\matlab111.mat
?????文件????????3957??2018-04-18?20:13??pso-SVM\psoSVM.m
?????文件???????20168??2010-01-30?18:38??pso-SVM\wine.mat