function?PSOfirst（）
%%?清空環境
clear;
clc;

%%?參數設置
w=0.9;%權值?將影響PSO?的全局與局部搜優能力，?值較大，全局搜優能力強，局部搜優能力弱;反之，則局部搜優能力增強，而全局搜優能力減弱。
c1=0.1;%加速度，影響收斂速度
c2=0.1;
dim=6;%6維，表示企業數量
swarmsize=100;%粒子群規模，表示有100個解的空間
maxiter=200;%最大循環次數，影響時間
minfit=0.001;%最小適應值
vmax=0.01;
vmin=-0.01;
ub=[0.20.20.20.20.20.2];%解向量的最大限制
lb=[0.010.010.010.010.010.01];%解向量的最小限制

%%?種群初始化
range=ones（swarmsize1）*（ub-lb）;
swarm=rand（swarmsizedim）.*range+ones（swarmsize1）*lb;%粒子群位置矩陣
Y1=[33.08;
???21.85;?
???6.19;?
???11.77;?
???9.96;?
???17.15;];?
Y=Y1./100;%將百分數化為小數
[ymyn]=size（Y）;
for?i=1:swarmsize??%%?YX的約束
????s=swarm（i:）;
????ss=s‘;
????while?sum（Y.*ss）<0.1*sum（Y）
????????ss=rand（dim1）.*（（ub-lb）‘）+ones（dim1）.*（（lb）‘）;
????end
????swarm（i:）=ss‘;
end
vstep=rand（swarmsizedim）*（vmax-vmin）+vmin;%粒子群速度矩陣
fswarm=zeros（swarmsize1）;%預設空矩陣，存放適應值
for?i=1:swarmsize
????X=swarm（i:）;
????[SUMGG]=jn（X）;
????fswarm（i:）=SUMG;
????%fswarm（i:）=feval（jnswarm（i:））;%以粒子群位置的第i行為輸入，求函數值，對應輸出給適應值
end

%%?個體極值和群體極值
[bestfbestindex]=min（fswarm）;%求得適應值中的最小適應值，和，其所在的序列
gbest=swarm;%暫時的個體最優解為自己
fgbest=fswarm;%暫時的個體最優適應值
zbest=swarm（bestindex:）;%所在序列的對應的解矩陣序列，全局最佳解
fzbest=bestf;%全局最優適應值


%%?迭代尋優
iter=0;
yfitness=zeros（1maxiter）;%1行100列矩陣，存放100個最優值的空間矩陣
x1=zeros（1maxiter）;%存放x的空間
x2=zeros（1maxiter）;
x3=zeros（1maxiter）;
x4=zeros（1maxiter）;
x5=zeros（1maxiter）;
x6=zeros（1maxiter）;
while（（iterminfit））
????for?j=1:swarmsize
????????%?速度更新
????????vstep（j:）=w*vstep（j:）+c1*rand*（gbest（j:）-swarm（j:））+c2*rand*（zbest-swarm（j:））;
????????if?vstep（j:）>vmax??
????????????vstep（j:）=vmax;%速度限制
????????end
????????if?vstep（j:）????????????vstep（j:）=vmin;
????????end
????????%?位置更新
????????swarm（j:）=swarm（j:）+vstep（j:）;
????????for?k=1:dim
????????????if?swarm（jk）>ub（k）
????????????????swarm（jk）=ub（k）;%位置限制
????????????end
????????????if?swarm（jk）????????????????swarm（jk）=lb（k）;
????????????end
????????end
???????
????????%?適應值????????
?????????X=swarm（j:）;
?????????[SUMGG]=jn（X）;
?????????fswarm（j:）=SUMG;
????????%?可在此處增加約束條件，若滿足約束條件，則進行適應值計算
????????
????????%
????????%?個體最優更新
????????if?fswarm（j）????????????gbest（j:）=swarm（j:）;%個體最優解更新
????????????fgbest（j）=fswarm（j）;%個體最優值更新
????????end
????????%?群體最優更新
????????if?fswarm（j）????????????zbest=swarm（j:）;%群體最優解更新
????????????fzbest=fswarm（j）;%群體最優值更新
????????end
????end
????iter=iter+1;
????yfitness（1iter）=fzbest;
????x1（1iter）=zbest（1）;%將全局最優解的第1個元素，依次存儲，共有MAXITER個
????x2（1iter）=zbest（2）;
????x3（1iter）=zbest（3）;
????x4（1iter）=zbest（4）;
????x5（1iter）=zbest（5）;
????x6（1iter）=zbest（6）;
end

fzbest
zbest
X=zbest;
[SUMGG]=jn（X）;
GGbest=G;GGbest
%%?畫圖
figure（1）
plot（yfitness‘linewidth‘2）
title（‘最優基尼系數優化曲線‘‘fontsize‘14）;
xlabel（‘迭代次數‘‘fontsize‘14）;
ylabel（‘基尼系數‘‘fontsize‘14）;

figure（2）
plot（x1‘b‘）
hold?on
pl

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????5099??2013-06-23?17:02??PSO_byself.m
?????目錄???????????0??2018-12-02?20:26??__MACOSX\
?????文件?????????212??2013-06-23?17:02??__MACOSX\._PSO_byself.m