function?[xminfmin]?=?PSO（fitnessNc1c2wmaxwminMD）?%?自適應粒子群
%?fitness?適應度函數，也叫目標函數
%?N?粒子個數
%?c1?學習因子1
%?c2?學習因子2
%?wmax?慣性權重最大值
%?wmin?慣性權重最小值
%?M?最大迭代次數
%?D?搜索空間維數，數據（粒子）維數
%?xmin?目標函數最小時的自變量x（粒子）
%?fmin?目標函數最小值
%%%%%%?初始化種群個體，限定位置和速度?%%%%%%%
x?=?rand（ND）;
v?=?rand（ND）;
%%%%%%?初始化個體最優位置及其最優值（初始化各個粒子適應度的值）?%%%%%%
for?i?=?1:N
????p（i:）?=?x（i:）;
????p（i）?=?fitness（x（i:））;
end
%%%%%%?初始化全局最優位置及其最優值（假設最后一個粒子為最優）?%%%%%%
pg（N:）?=?x（N:）;
pg（i）?=?fitness（x（N:））;
for?i?=?1:N
????if?fitness（x（i:））?????????pg（i:）?=?x（i:）;
????????pg（i）?=?fitness（pg）;
????end
end
%%%%%%?開始主循環?%%%%%%%
for?t?=?1:M
????%%%%%%?求目標函數最小值、平均值，更新權重?%%%%%%
????for?j?=?1:N
????????fv（j）?=?fitness（x（j:））;
????end
????favg?=?sum（fv）/N;
????fmin?=?min（fv）;
????for?j?=?1:N
????????if?fv?<=?favg
????????????w?=?wmin?-?（wmax?-?wmin）?*?（fv?-?favg）/（favg?-?fmin）;
????????else
????????????w?=?wmax;
????????end
????end
????%%%%%%?更新位置和速度（兩個公式）?%%%%%%
????for?i?=?1:N
????????v（i:）?=?w?*?v（i:）?+?c1?*?rand?*?（p（i:）?-?x（i:））?+?c2?*?rand?*?（pg（i:）?-x（i:））;
????????x（i:）?=?x（i:）?+?v（i:）;
????????%%%%%%?更新個體最優位置?%%%%%%
????????if?fitness（x（i:））?????????p（i）?=?fitness（x（i:））;
????????p（i:）?=?x（i:）;
????????end
????????%%%%%%?更新全局最優位置?%%%%%%
????????if?p（i）?????????pg（i:）?=?x（i:）;
????????pg（i）?=?fitness（pg）;
????????end
????end
end
xmin?=?pg（i:）;
fmin?=?pg（i）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1667??2018-06-22?12:01??PSO_adaptation.m