优化算法之粒子群算法综述及matlab实现

优化算法之粒子群算法综述及matlab实现

粒子群算法（PSO）是一种新兴的优化算法，它来源于模拟鸟群觅食的行为。在随机搜索的基础上，通过模拟领袖粒子的飞行过程，逐渐靠近最优解。本文将对粒子群算法进行综述，并给出其matlab实现。

一、算法描述

粒子群算法类似于遗传算法，也是基于自然界中生物的进化过程进行优化。其主要思想是，将优化问题转化为一个粒子群在多维空间上寻优的过程。每个粒子的位置表示问题的一个解，其速度表示其运动方向和距离，群体中的每个粒子通过学习历史最优解和邻域最优解获得信息，不断调整位置和速度，直到找到最优解。

二、算法流程

1.初始化粒子群，设定相关参数。

2.计算粒子群中每个粒子的适应度值。

3.比较当前粒子个体历史最佳位置与全局历史最佳位置，更新粒子个体历史最佳位置和群体历史最佳位置。

4.根据个体历史最佳位置和群体历史最佳位置，更新每个粒子的速度和位置。

5.重复步骤2~4，直到满足停止条件。

三、matlab实现

下面给出粒子群算法的matlab实现代码：

%粒子群算法函数：PSO

%输入：fun——目标函数
% dim——问题的维数
% limit——迭代次数
% x_min——搜索范围最小值
% x_max——搜索范围最大值
% w——惯性权重因子
% c1——加速常数
% c2——加速常数
%输出：gbest——全局最优解
% gbest_fs——全局最优解对应的适应度值
% hist_fs——历史适应度值
% hist_fnum——历史函数调用次