Matlab的全局及局部粒子群算法Pso.pdf

Pso 算法说明 现在有很多粒子群算法不规范，国外有些工具包过于复杂，功能太大而无从下手，国内 的一些文档上的方法多数都是一个粒子式地简单循环，不能够全面地发挥Matlab 基于矩阵计 算的能力，本程序中的主程序及目标函数均基于向量形式，另外，很多具体程序中缺乏对约 束问题进行考虑，本程序可以针对约束问题给出结果以查看约束处理情况，另外还可以选择 是否显示离线和在线性能等，再者，本工具包里包含有全局算法及局部算法，试验后发现， 局部算法的性能要好得多 （可能针对不同问题吧），最后，本算法模块化层次条理清晰，说明 具体，可以简单改造成各种改进型算法。 由于时间有限，能力有限，难免有不足之处，本人还是希望把辛苦写出来的好的东西与 大家讨论分享。有问题请email: zhaozb1983@ QQ:278139331 赵志斌 重庆大学自动化学院 MyPsoGbest.m 2012/4/4 16:17 1 2 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 3 %功能描述：向量化的粒子群算法，返回最后全局粒子的历史最优解及对应的适应度值。 （该程序中的全局历 4 %输入参数：AdaptFunc：适应度函数 （以min为最优），采用向量化方法 5 % [F] = Func(ParticleSwarm) 其中，F = [F1;F2;...;FN], x1 = ParticleSwarm(:,1) 6 % 则这样使用 AdaptFunc = @MyRastrigin 7 % 例如：[OutObj,OutCon] = MyPsoGbest(@MyRastrigin,100,3,[-5 5],[-4 4],150); 8 %输入参数：SwarmSize：种群大小个数 9 %输入参数：ParticleSize：一个粒子的维数 （说明中用D表示） 10 %输入参数：ParticlePosScope：粒子各维的位置范围 11 % default [-100 100], of form: 12 % [ min1 max1 13 % min2 max2 14 % ... 15 % minD maxD ] 16 %输入参数：ParticleVelScope：粒子各维的速度范围 17 % default [-4 4], of form: 18 % [ min1 max1 19 % min2 max2 20 % ... 21 % minD maxD ] 22 %输入参数：LoopCount：最大迭代次数 default = 100 23 %输出参数：OutObj：经过迭代后得到的最优解及其适应度值 24 %输出参数：OutCon：输出约束函数的值以判断处理约束能力 25 %编制人：赵志斌 （重庆大学自动化学院）Email: zhaozb1983@ 26 %编制时间：2012.3.27 27 %参考文献：XXXXX% 28 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%