資源簡介
包含:基本粒子群算法、帶壓縮因子、線性遞減權重、自適應權重、隨機權重、同步變化、二階粒子群、混沌粒子群、基于模擬退火的粒子群算法等

代碼片段和文件信息
function?[xmfv]?=?AsyLnCPSO(fitnessNc1maxc1minc2maxc2minwMD)
format?long;
%------初始化種群的個體------------
for?i=1:N
????for?j=1:D
????????x(ij)=randn;??%隨機初始化位置
????????v(ij)=randn;??%隨機初始化速度
????end
end
%------先計算各個粒子的適應度,并初始化Pi和Pg----------------------
for?i=1:N
????p(i)=fitness(x(i:));
????y(i:)=x(i:);
end
pg?=?x(N:);?????????????%Pg為全局最優
for?i=1:(N-1)
????if?fitness(x(i:))
????????pg=x(i:);
????end
end
%------進入主要循環,按照公式依次迭代------------
for?t=1:M
????c1?=?c1max?-?(c1max?-?c1min)*t/M;
????
????c2?=?c2max?-?(c2max?-?c2min)*t/M;
????
????for?i=1:N
????????v(i:)=w*v(i:)+c1*rand*(y(i:)-x(i:))+c2*rand*(pg-x(i:));
????????x(i:)=x(i:)+v(i:);
????????if?fitness(x(i:))
????????????p(i)=fitness(x(i:));
????????????y(i:)=x(i:);
????????end
????????if?p(i)
????????????pg=y(i:);
????????end
????end
????Pbest(t)=fitness(pg);
end
xm?=?pg‘;
fv?=?fitness(pg);
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件???????1085??2008-09-04?18:35??粒子群優化算法\AsyLnCPSO.m
?????文件???????1829??2008-09-10?20:12??粒子群優化算法\BreedPSO.m
?????文件???????2413??2008-09-13?01:21??粒子群優化算法\CLSPSO.m
?????文件???????1028??2008-09-02?20:11??粒子群優化算法\LinWPSO.m
?????文件???????1017??2008-09-04?18:32??粒子群優化算法\LnCPSO.m
?????文件????????971??2008-09-02?20:11??粒子群優化算法\PSO.m
?????文件???????1116??2008-09-03?20:43??粒子群優化算法\RandWPSO.m
?????文件???????1156??2008-09-11?21:21??粒子群優化算法\SAPSO.m
?????文件???????1073??2008-09-03?20:51??粒子群優化算法\SecPSO.m
?????文件???????1438??2008-09-03?21:00??粒子群優化算法\SecVibratPSO.m
?????文件???????1173??2008-09-10?19:51??粒子群優化算法\SelPSO.m
?????文件???????1584??2008-09-04?21:02??粒子群優化算法\SimuAPSO.m
?????文件???????1175??2008-09-02?20:13??粒子群優化算法\YSPSO.m
?????目錄??????????0??2017-05-05?14:17??粒子群優化算法
-----------?---------??----------?-----??----
????????????????17058????????????????????14
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