运动编码粒子群优化（matlab实现）_matlab中createrandomsolution-优快云博客

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本文介绍了运动编码粒子群优化算法，一种解决移动目标搜索问题的启发式优化方法，结合了PSO和生物群体行为。提供了Matlab代码示例，展示了如何在搜索场景中初始化、更新粒子位置和速度，以及评估成本函数。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

在传统的粒子群优化中，算法通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行"运动编码粒子群优化"是一种基于粒子群优化（PSO）算法的变种，旨在解决移动目标搜索问题。在这种方法中，粒子代表潜在的解决方案，并通过模拟个体在解决方案空间中的移动来搜索最优解。与传统的PSO算法不同，运动编码PSO"运动编码粒子群优化"是一种启发式优化算法，用于解决复杂的优化问题，特别是涉及到移动目标的搜索任务。该算法结合了粒子群优化（PSO）和运动编码的概念。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc;
clear;
close all;

%% Create the search scenario

model = CreateModel(); % Create search map and parameters

CostFunction=@(x) MyCost(x,model);    % Cost Function

nVar = model.n;       % Number of Decision Variables = searching dimension of PSO = number of movements

VarSize=[nVar 2];   % Size of Decision Variables Matrix

VarMin=-model.MRANGE;           % Lower Bound of particles (Variables)
VarMax = model.MRANGE;          % Upper Bound of particles 

%% PSO Parameters

MaxIt=100;          % Maximum Number of Iterations

nPop=1000;           % Population Size (Swarm Size)

w=1;                % Inertia Weight
wdamp=0.98;         % Inertia Weight Damping Ratio
c1=2.5;             % Personal Learning Coefficient
c2=2.5;             % Global Learning Coefficient

alpha= 2;
VelMax=alpha*(VarMax-VarMin);    % Maximum Velocity
VelMin=-VelMax;                    % Minimum Velocity

%% Initialization

% Create an Empty Particle Structure
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];

% Initialize Global Best
GlobalBest.Cost = -1; % Maximization problem

% Create an empty particle matrix, each particle is a solution (searching path)
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);

% Initialization Loop
for i=1:nPop
    
    % Initialize Position
    particle(i).Position=CreateRandomSolution(model);
    
    % Initialize Velocity
    particle(i).Velocity=zeros(VarSize);
    
    % Evaluation
    costP = CostFunction(particle(i).Position);
    particle(i).Cost= costP;
    
    % Update Personal Best
    particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
    particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
    
    % Update Global Best
    if particle(i).Best.Cost>GlobalBest.Cost
        GlobalBest=particle(i).Best;
    end
    
end

% Array to Hold Best Cost Values at Each Iteration
BestCost=zeros(MaxIt,1);

%% PSO Main Loop
for it=1:MaxIt
    for i=1:nPop
                
        % Update Velocity
        particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
            + c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...
            + c2*rand(VarSize).*(GlobalBest.Position-particle(i).Position);
        
        % Update Velocity Bounds
        particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
        particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);
        
        % Update Position
        particle(i).Position = particle(i).Position + particle(i).Velocity;
        
        % Update Position Bounds
        particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
        particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
        
        % Evaluation
        costP = CostFunction(particle(i).Position);
        particle(i).Cost = costP;