%%?清空環境
clc
clear
load?wine;
train?=?[wine（1:30:）;wine（60:95:）;wine（131:153:）];
train_label?=?[wine_labels（1:30）;wine_labels（60:95）;wine_labels（131:153）];
test?=?[wine（31:59:）;wine（96:130:）;wine（154:178:）];
test_label?=?[wine_labels（31:59）;wine_labels（96:130）;wine_labels（154:178）];
[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
??