PSO:利用PSO算法优化二元函数,寻找最优个体适应度—Jason niu
- figure
- [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5);
- z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20;
- mesh(x,y,z)
- hold on
- c1 = 1.49445;
- c2 = 1.49445;
- maxgen = 1000;
- sizepop = 100;
- Vmax = 1;
- Vmin = -1;
- popmax = 5;
- popmin = -5;
- for i = 1:sizepop
- pop(i,:) = 5*rands(1,2);
- V(i,:) = rands(1,2);
- fitness(i) = fun(pop(i,:));
- end
- [bestfitness bestindex] = max(fitness);
- zbest = pop(bestindex,:);
- gbest = pop;
- fitnessgbest = fitness;
- fitnesszbest = bestfitness;
- for i = 1:maxgen
- for j = 1:sizepop
- V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
- V(j,find(V(j,:)>Vmax)) = Vmax;
- V(j,find(V(j,:)<Vmin)) = Vmin;
- pop(j,:) = pop(j,:) + V(j,:);
- pop(j,find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;
- pop(j,find(pop(j,:)<popmin)) = popmin;
- fitness(j) = fun(pop(j,:));
- end
- for j = 1:sizepop
- if fitness(j) > fitnessgbest(j)
- gbest(j,:) = pop(j,:);
- fitnessgbest(j) = fitness(j);
- end
- if fitness(j) > fitnesszbest
- zbest = pop(j,:);
- fitnesszbest = fitness(j);
- end
- end
- yy(i) = fitnesszbest;
- end
- [fitnesszbest, zbest]
- plot3(zbest(1), zbest(2), fitnesszbest,'ro','linewidth',1.5)
- title('粒子群算法:绘制的目标函数三维网格图,红圈为最优点—Jason niu')
- figure
- plot(yy)
- title('PSO:利用粒子群算法实现对目标函数寻找最优个体适应度—Jason niu','fontsize',12);
- xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
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