【优化求解】粒子群算法求解干扰受限无人机辅助网络优化问题【含Matlab源码 230期】

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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

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⛄一、粒子群简介

1 粒子群优化算法
粒子群优化算法( PSO)是指通过模拟鸟群觅食的协作行为,实现群体最优化。PSO是一种并行计算的智能算法,其基本模型如下:

假设群体规模为M,在D维空间中,群体中的第i个个体表示为XD= ( xm1,xm2…xm D)T,速度表示为VD= ( vm1,vm2…vm D)T,位置( 代表在当前空间中搜索到的最佳点,即个体极值) 表示为PD= ( pm1,pm2…pm D)T,m = 1,2,…,M,将粒子个体的最小极值最为当前全局最优位置, 表示为Pg= ( pg1,pg2…pg D)T。速度与位置的更新公式[2]为:

式中: i = 1,2,…M; j为粒子的第j维; k为迭代次数; c1与c2为加速度常数,分别用于调节粒子自身最佳位置和全局最佳位置的步长,一般在0 ~ 2 之间取值; r1与r2为在[0,1]区间分别的随机函数。为了减少搜索空间的可能性,通常要给粒子的速度设定范围,即vij∈[Vmin,Vmax]。

粒子群优化算法的流程如下:

1. 初始化。设置种群相关初始化参数,包括种群数目M、迭代次数T、粒子速度与位置、速度范围。
2. 计算粒子适应度。
3. 更新个体极值。如果当前适应度值优于上次的迭代的值,那么则将当前值作为新的个体极值。
4. 更新种群极值。
5. 更新粒子的速度与位置。
6. 判断。若满足设定的结束条件,则进行下一步,若不满足,则返回到步骤2。
7. 结束。

⛄二、部分源代码

clc;
clear;
tic;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

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8 电力系统方面
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9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
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