粒子群（PSO）算法的matlab程序

%不知道你具体的问题纤迹是什么，下面是一个最基本的pso算法解决函数极值问题，如果是一些大型的问题，需要对速度、惯性常数、和自适应变异做进一步优化，希望对你有帮助

function y = fun(x)

y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289

%下面是主程序

%% 清空环境

clc

clear

%% 参数初始化

%粒子群算法中的两个参数

c1 = 1.49445

c2 = 1.49445

maxgen=200 % 进化次数

sizepop=20 %种群规模

Vmax=1%速度限制

Vmin=-1

popmax=5%种群限制

popmin=-5

%% 产生初始粒子和速度

for i=1:sizepop

%随机产生一个种群

pop(i,:)=5*rands(1,2) %初始种群

V(i,:)=rands(1,2) %初始化速度

%计算适应度

fitness(i)=fun(pop(i,:)) %染色体的适应码昌度

end

%找最好的染色体

[bestfitness bestindex]=min(fitness)

zbest=pop(bestindex,:) %全局最佳

gbest=pop %个体最佳

fitnessgbest=fitness %个体最佳适应度值

fitnesszbest=bestfitness %全局最佳适应度值

%% 迭代寻优

for i=1:maxgen

for j=1:sizepop

%速度更新

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

%种群更新

pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:)

pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax

pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin

%自适应变异（避免粒子群算法陷入局部最优）

if rand>0.8

k=ceil(2*rand)%ceil朝正无穷大方向取整

pop(j,k)=rand

end

%适应度值

fitness(j)=fun(pop(j,:))

%个体最优更新

if fitness(j) <fitnessgbest(j)

gbest(j,:) = pop(j,:)

fitnessgbest(j) = fitness(j)

end

%群体最优更新

if fitness(j) <fitnesszbest

zbest = pop(j,:)

fitnesszbest = fitness(j)

end

end

yy(i)=fitnesszbest

end

%% 结果分析

plot(yy)

title(['适应度曲线 ' '终止代数毁模并＝' num2str(maxgen)])

xlabel('进化代数')ylabel('适应度')

以上回答你满意么？

如果你是想找一个三阶的多项式拟合你的离散数据的话，可以用PSO。游消

直接用基础pso就可以，不过你的适应度函数是三维(因为是3阶的多项式)，要利用你的数据编一个，常用的话就是差值平方和，就是fitness=(真实值1-多项式计算值1)^2+(真实值2-多项式计算值2)^2+...... 你有13组数据就可以加13次够了，不过提醒一下，你的每个变量的范围要注意设置。

如果还有不懂的可以M我，不雹枝过我源磨敏不常在(⊙o⊙)哦，谢谢

你把上面if fitness(x(i,:),D)<FITNESS(PG,D)<span> %这句里<span>是什么意思？

改为：if fitness(x(i,:),D)<FITNESS(PG,D) %<span> %这句败模里坦御<span>是什么意思？

试试

Matlab 提示你表达式错误。 if语句的让枯岩表达式有问题。

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