web?browser?http://www.ilovematlab.cn/thread-62563-1-1.html
%%?清空環境變量
clc
clear

%%?粒子初始化
%粒子群算法中的兩個參數
c1=1.49445;
c2=1.49445;
%最大最小權值
wmax=0.9;
wmin=0.1;
%最大最小速度
Vmax=0.03;
Vmin=-0.03;
%最大最小個體
popmax=0.3;
popmin=-0.3;

maxgen=50;????%?進化次數??
sizepop=20;???%種群規模

%隨機產生一個種群
for?i=1:sizepop???
????pop（i:）=0.03*rand（145）;??%個體編碼
????fitness（i）=fun（pop（i:））;???%染色體的適應度
????V（i:）=0.003*rands（145）;??%初始化速度
end

%%?初始種群極值
%找最好的染色體
[bestfitness?bestindex]=min（fitness）;
zbest=pop（bestindex:）;???%全局最佳
gbest=pop;????%個體最佳
fitnessgbest=fitness;???%個體最佳適應度值
fitnesszbest=bestfitness;???%全局最佳適應度值

%%?迭代尋優
for?i=1:maxgen
????i
????for?j=1:sizepop

????????w=（wmax-wmin）*（i-1）/（maxgen）+wmin;???%權值線性變化
????????V（j:）=w*V（j:）?+?c1*rand*（gbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（zbest?-?pop（j:））;???%速度更新
????????V（jfind（V（j:）>Vmax））=Vmax;???%小于最大速度
????????V（jfind（V（j:）????????%種群更新
????????pop（j:）=pop（j:）+0.5*V（j:）;
????????for?k=1:45
????????????if?rand>0.95
????????????????pop（jk）=0.3*rand;???%自適應變異
????????????end
????????end
????????pop（jfind（pop（j:）>popmax））=popmax;???????%小于個體最大值
????????pop（jfind（pop（j:）
????????%適應度值
????????fitness（j）=fun（pop（j:））;
????end
????
????for?j=1:sizepop
????????%個體極值更新
????????if?fitness（j）????????????gbest（j:）?=?pop（j:）;
????????????fitnessgbest（j）?=?fitness（j）;
????????end

????????%全局極值更新
????????if?fitness（j）????????????zbest?=?pop（j:）;
????????????fitnesszbest?=?fitness（j）;
????????end
????end
????
????%記錄最優適應度值
????yy（i）=fitnesszbest;

end

%%?最優個體控制
figure（1）
plot（yy）
title（‘粒子群算法進化過程‘）;
xlabel（‘進化代數‘）;ylabel（‘適應度‘）;

individual=zbest;

w11=reshape（individual（1:6）32）;
w12=reshape（individual（7:12）32）;
w13=reshape（individual（13:18）32）;

w21=individual（19:27）;
w22=individual（28:36）;
w23=individual（37:45）;

rate1=0.006;rate2=0.001;?%學習率
k=0.3;K=3;
y_1=zeros（31）;y_2=y_1;y_3=y_2;???%輸出值
u_1=zeros（31）;u_2=u_1;u_3=u_2;???%控制率
h1i=zeros（31）;h1i_1=h1i;??%第一個控制量
h2i=zeros（31）;h2i_1=h2i;??%第二個控制量
h3i=zeros（31）;h3i_1=h3i;??%第三個空置量
x1i=zeros（31）;x2i=x1i;x3i=x2i;x1i_1=x1i;x2i_1=x2i;x3i_1=x3i;???%隱含層輸出?

%權值初始化
k0=0.03;

%值限定
ynmax=1;ynmin=-1;??%系統輸出值限定
xpmax=1;xpmin=-1;??%P節點輸出限定
qimax=1;qimin=-1;??%I節點輸出限定
qdmax=1;qdmin=-1;??%D節點輸出限定
uhmax=1;uhmin=-1;??%輸出結果限定

for?k=1:1:200

????%--------------------------------網絡前向計算--------------------------
????
????%系統輸出
????y1（k）=（0.4*y_1（1）+u_1（1）/（1+u_1（1）^2）+0.2*u_1（1）^3+0.5*u_1（2））+0.3*y_1（2）;
????y2（k）=（0.2*y_1（2）+u_1（2）/（1+u_1（2）^2）+0.4*u_1（2）^3+0.2*u_1（1））+0.3*y_1（3）;
????y3（k）=（0.3*y_1（3）+u_1（3）/（1+u_1（3）^2）+0.4*u_1（3）^3+0.4*u_1（2））+0.3*y_1（1）;
????
????r1（k）=0.7;r2（k）=0.4;r3（k）=0.6;??%控制目標
????
????%系統輸出限制
????yn=[y1（k）y2（k）y3（k）];
????yn（find（yn>ynmax））=ynmax;
????yn（find（yn????
????%輸入層輸出
????x1o=[r1（k）;yn（1）];x2o=[r2（k）;yn（2）];x3o=[r3（k）;yn（3）];
????
????%隱含層?
????x1i=w11*x1o;
????x2i=w12*x2o;
????x3i=w13*x3o;

????%比例神經元P計算
????xp=[x1i（1）x2i（1）x3i（1）]