2018.7.19
粒子群演算法
%本函式用粒子群演算法實現優化
%%%%給定初始化條件
% c1 學習因子1
% c2 學習因子2
% w 慣性權重
% m 最大迭代次數
% d 搜尋空間維數
% n 初始化群體個體數目
% [xm,fv] = pso( fitness,n,c1,c2,w,m,d )
%%%%%%初始化種群的個體（可以限定位置和速度的範圍）%%%%%%
format long;
for i=1:n
for j=1:d
x(i,j)=randn; %以正態分佈隨機初始化位置
v(i,j)=randn;
endend%%%%先計算各個粒子的適應度，並初始pi和pg
for i=1:n
p(i)=fitness(x(i,:));
y(i,:)=x(i,:);
endpg=x(n,:); %pg為全域性最優
for i=1:(n-1)
if fitness(x(i,:))用matlab實現的第乙個智慧型演算法，應該紀念一下，雖然有些模糊，不過還是大致看懂了。
以前認為非常高大上+困難的東西 或許不過如此
不過越是感到好理解，越能體會到智慧型演算法的有趣和實用性，以及裡面蘊含的博大精深的智慧型。
明天繼續學習遺傳演算法
智慧型的魅力，在於有人。
PSO粒子群演算法及matlab實現
1原理 根據鳥類尋食的仿生學，結合個體的最優解和群體的最優解不斷地迭代來尋找區域的最優解。在n維的目標空間中，有m個粒子組成乙個群體，第i個粒子的位置表示為 每個位置對應乙個潛在解，把 代入適應函式中即可得到對應的適應值。粒子個體經過的最好的位置為 整個群體的最優位置為 粒子i的速度為 粒子群位置根...
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