%%?清空環境
clc
clear

%%?參數初始化
%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.49445;
c2?=?1.49445;
D=10;%粒子維數
maxgen=1000;???%?進化次數??
sizepop=20;???%種群規模
u=2;%混沌系數
Vmax=1;
Vmin=-1;
popmax=5;
popmin=-5;
randdata1=?xlsread（‘randdata1‘）;
randdata2=?xlsread（‘randdata2‘）;
%%?產生初始粒子和速度
for?i=1:sizepop
????%隨機產生一個種群
????pop（i:）=randdata1（i:）;????%初始種群
????V（i:）=randdata2（i:）;??%初始化速度
????%計算適應度
????fitness（i）=fun（pop（i:））;???%粒子的適應值
end

%%?個體極值和群體極值
[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
????
????for?j=1:sizepop
????????
????????%速度更新
????????V（j:）?=?V（j:）?+?c1*rand*（gbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（zbest?-?pop（j:））;
????????V（jfind（V（j:）>Vmax））=Vmax;
????????V（jfind（V（j:）????????
????????%種群更新
????????pop（j:）=pop（j:）+V（j:）;
????????pop（jfind（pop（j:）>popmax））=popmax;
????????pop（jfind（pop（j:）????????
????????%適應度值
????????fitness（j）=fun（pop（j:））;?
???
????end
????
????for?j=1:sizepop
????????
????????%個體最優更新
????????if?fitness（j）?????????????gbest（j:）?=?pop（j:）;
????????????fitnessgbest（j）?=?fitness（j）;
????????end
????????
????????%群體最優更新
????????if?fitness（j）?????????????zbest?=?pop（j:）;
????????????fitnesszbest?=?fitness（j）;
????????end
????end?
??
????%%對粒子群最優位置進行混沌優化
??????y（1:）=（zbest-popmin）/（popmax-popmin）;%將最優位置映射到Logistic方程的定義域[01]
??????fitness（1）=fun（y（1:））;?
????????for?t=1:sizepop-1?%通過Logistic方程進行M次迭代，得到混沌序列
????????????for?e=1:D
????????y（t+1e）=u*y（te）*（1-y（te））;??
????????????end
????????y（t+1:）=popmin+（popmax-popmin）*y（t+1:）;%將混沌序列逆射到原解空間
????????fitness（t+1）=fun（y（t+1:））;?%計算混沌變量可行解序列的適應度值
????????end
[ybestfitness?ybestindex]=min（fitness）;%尋找最優混沌可行解矢量
??ybest=y（ybestindex:）;
????????ran=1+fix（rand（）*sizepop）;%產生一隨機數1~sizepop之間
????????pop（ran:）=ybest;
????yy（i）=fitnesszbest;????
????????
end
%%?結果分析
plot（yy‘m‘‘LineWidth‘5）
title（‘多峰函數-Generaliaed?Rastrigin最優個體適應度曲線‘‘fontsize‘20）;
xlabel（‘迭代次數‘‘fontsize‘25）;ylabel（‘適應度值‘‘fontsize‘25）;
legend（‘混沌粒子群算法‘30）;
grid?on
hold?on
display（‘混沌粒子群算法輸出結果‘）;
zbest
fv1=yy（end）;
fv1
fv=fitnesszbest;
fv
minbest=min（yy）
meanbest=mean（yy）
stdbest=std（yy）
plot（fv‘b‘‘LineWidth‘5）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2657??2018-01-25?10:27??混沌PSO\APSO.m

?????文件????????761??2018-01-25?00:32??混沌PSO\fun.m

?????文件??????10095??2018-01-24?21:37??混沌PSO\randdata1.xlsx

?????文件??????10124??2018-01-24?21:38??混沌PSO\randdata2.xlsx

?????目錄??????????0??2018-03-07?09:18??混沌PSO

-----------?---------??----------?-----??----

????????????????23637????????????????????5