MAT之PSO：利用PSO实现对一元函数y = sin(10*pi*x) ./ x进行求解优化，找到最优个体适应度
MAT之PSO：利用PSO实现对一元函数y = sin(10*pi*x) ./ x进行求解优化，找到最优个体适应度
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输出结果
代码设计
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x = 1:0.01:2;
y = sin(10*pi*x) ./ x;
figure
plot(x, y)
title('绘制目标函数曲线图—Jason niu');
hold onc1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;maxgen = 50;
sizepop = 10; Vmax = 0.5;
Vmin = -0.5;
popmax = 2;
popmin = 1;for i = 1:sizepoppop(i,:) = (rands(1) + 1) / 2 + 1; V(i,:) = 0.5 * rands(1); fitness(i) = fun(pop(i,:));
end[bestfitness bestindex] = max(fitness);
zbest = pop(bestindex,:);
gbest = pop;
fitnessgbest = fitness;
fitnesszbest = bestfitness; for i = 1:maxgenfor j = 1:sizepopV(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,:)); endfor j = 1:sizepop if fitness(j) > fitnessgbest(j)gbest(j,:) = pop(j,:); fitnessgbest(j) = fitness(j);endif fitness(j) > fitnesszbestzbest = pop(j,:);fitnesszbest = fitness(j);endend yy(i) = fitnesszbest;
end[fitnesszbest zbest]
plot(zbest, fitnesszbest,'r*')figure
plot(yy)
title('PSO：PSO算法(快于GA算法)实现找到最优个体适应度—Jason niu','fontsize',12);
xlabel('进化代数','fontsize',12);ylabel('适应度','fontsize',12);
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