1、函數(shù)說(shuō)明
主函數(shù)：
main
輔助函數(shù)：
F():接收位置參數(shù)，返回對(duì)應(yīng)適應(yīng)值
Initial_X():初始化粒子起始位置
Private_X():接受粒子上一位置，當(dāng)前位置以及它們對(duì)應(yīng)的適應(yīng)值，返回適應(yīng)值較大的位置
Next_X():接受粒子當(dāng)前位置，個(gè)體最優(yōu)位置以及群體最優(yōu)位置，返回粒子下一位置

2、重要變量解釋
Learning_Rate：學(xué)習(xí)率，例子偏向群體最優(yōu)位置飛行的趨勢(shì)大小
Information_Array：例子信息矩陣，包含{序號(hào)，速度(未用到)，當(dāng)前位置，當(dāng)前位置適應(yīng)值，個(gè)體最優(yōu)位置，群體最優(yōu)位置}這幾個(gè)屬性

3、改進(jìn)
Initial()的改進(jìn)：可根據(jù)向量定義域?qū)αＷ拥某跏嘉恢米鲆欢ǖ南拗?#xff0c;提高搜索出全局解的概率
Next_X()的改進(jìn)：可嘗試對(duì)學(xué)習(xí)率的其他的使用方法，縮短搜索時(shí)間；改進(jìn)粒子只朝向個(gè)體最優(yōu)個(gè)群體最優(yōu)粒子方向飛行的方式，允許多個(gè)解的存在

效果如下：

主函數(shù)：main

Survival_Time=100;%粒子存活時(shí)間 nums=100;%粒子數(shù)量 x_dim=2;%向量X維度 Learning_Rate=0.8;%學(xué)習(xí)率 x_range=[-100,100-100,100];%向量X分量范圍 Information_Array=zeros(nums,3+3*x_dim);%粒子信息矩陣 %編號(hào)(1) Information_Array(:,1)=1:nums; %速度(2) Information_Array(:,2)=2; %當(dāng)前位置(3 -> 3+x_dim-1) Information_Array(:,3:3+x_dim-1)=Initial_X(nums,x_dim,x_range); %適應(yīng)值(3+x_dim) Information_Array(:,3+x_dim)=F(nums,x_dim,Information_Array(:,3:3+x_dim-1)); %私有最佳位置(4+x_dim -> 4+2*x_dim-1) Information_Array(:,4+x_dim:4+2*x_dim-1)=Information_Array(:,3:3+x_dim-1);%當(dāng)前只有一個(gè)向量位置，個(gè)體最優(yōu)與其相同 %公有最佳位置(4+2*x_dim -> 3+3*x_dim) temp=sortrows(Information_Array,3+x_dim);%根據(jù)當(dāng)前適應(yīng)值對(duì)整個(gè)信息矩陣進(jìn)行行排序 Best_Invidual=temp(nums,:);%群體中最優(yōu)個(gè)體記錄 disp("第1代最佳適應(yīng)值:"+Best_Invidual(1,3+x_dim)); Information_Array(:,4+2*x_dim:3+3*x_dim)=ones(nums,x_dim).*Best_Invidual(:,3:3+x_dim-1);%將群體最優(yōu)位置賦予每個(gè)個(gè)體 flag=1; plot(Information_Array(:,3),Information_Array(:,4),'*'); while flag<Survival_Time%記錄當(dāng)前例子當(dāng)前位置與其適應(yīng)值,后面計(jì)算需要使用temp_X=Information_Array(:,3:3+x_dim-1);temp_Y=Information_Array(:,3+x_dim);%粒子下一位置Next_X()Information_Array(:,3:3+x_dim-1)=Next_X(Learning_Rate,Information_Array(:,3:3+x_dim-1),Information_Array(:,4+x_dim:4+2*x_dim-1),Information_Array(:,4+2*x_dim:3+3*x_dim));%適應(yīng)值Information_Array(:,3+x_dim)=F(nums,x_dim,Information_Array(:,3:3+x_dim-1));%個(gè)體最優(yōu)位置Information_Array(:,4+x_dim:4+2*x_dim-1)=Private_X(temp_X,temp_Y,Information_Array(:,3:3+x_dim-1),Information_Array(:,3+x_dim));%公有最佳位置(4+2*x_dim -> 3+3*x_dim)temp=sortrows(Information_Array,3+x_dim);%根據(jù)當(dāng)前適應(yīng)值對(duì)整個(gè)信息矩陣進(jìn)行行排序Best_Invidual=temp(nums,:);%群體中最優(yōu)個(gè)體記錄disp("第"+(flag+1)+"代最佳適應(yīng)值:"+Best_Invidual(1,3+x_dim));Information_Array(:,4+2*x_dim:3+3*x_dim)=ones(nums,x_dim).*Best_Invidual(:,3:3+x_dim-1);%將群體最優(yōu)位置賦予每個(gè)個(gè)體pause(0.1);plot(Information_Array(:,3),Information_Array(:,4),'*');flag=flag+1; end

輔助函數(shù)：F()

function [Y] = F(nums,x_dim,X) %接收參數(shù)：粒子數(shù)量，向量維度，粒子向量 %返回對(duì)應(yīng)適應(yīng)值 %F(X)=x1.^2+x2.^2+...+xn.^2-(x1.*x2+x2.*x3+...+x(n-1).*xn) Y=zeros(nums,1); for i=1:numstemp=X(i,:);Y(i,1)=sum(temp.^2)-sum(temp(1,1:x_dim-1).*temp(1,2:x_dim)); end end

輔助函數(shù)：Initial_X()

function [Ret_X] = Initial_X(nums,x_dim,x_range) %接收參數(shù)：粒子數(shù)量，向量維度，向量分量范圍 %返回粒子初始位置 Ret_X=rand(nums,x_dim).*(x_range(:,2)-x_range(:,1)-1)'+(x_range(:,1))'; end

輔助函數(shù)：Private_X()

function [Ret] = Private_X(Last_X,Last_X_Y,Current_X,Current_X_Y) %接收參數(shù)：粒子上一個(gè)位置與其適應(yīng)值，當(dāng)前位置與其適應(yīng)值 %返回粒子私有最優(yōu)位置 temp=(Last_X_Y>Current_X_Y); Ret=(temp==1).*Last_X+(temp==0).*Current_X; end

輔助函數(shù)：Next_X()

function [Ret] = Next_X(Learning_Rate,Current_X,Private_Best_X,Public_Best_X) %接收參數(shù)：學(xué)習(xí)率(向著群體最優(yōu)移動(dòng)的趨勢(shì))，當(dāng)前位置，個(gè)體最優(yōu)位置，群體最優(yōu)位置 %返回每一粒子下一位置 temp_1=Private_Best_X-Current_X; Temp_2=Public_Best_X-Current_X; Ret=Current_X+(1-Learning_Rate).*temp_1+Learning_Rate.*Temp_2; end

總結(jié)

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