PSO算法适应度收敛曲线的MATLAB实现

追逐程序梦想者

于 2023-07-23 01:05:22 发布

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文章标签：算法 matlab 人工智能

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本文介绍了如何使用MATLAB实现粒子群优化（PSO）算法的适应度收敛曲线。通过代码示例展示了算法的初始化、迭代过程以及如何记录和绘制全局与个体最佳适应值的变化，帮助理解PSO的优化效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

PSO算法适应度收敛曲线的MATLAB实现

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于自然界鸟群行为的随机搜索算法。在实际应用中，我们通常需要对PSO算法的优化效果进行评估，在评估的过程中，适应度收敛曲线是一个非常重要的指标。

本文将介绍如何使用MATLAB实现PSO算法的适应度收敛曲线，并提供相应代码。

MATLAB代码如下：

function [gbest,fitcount_curve]=PSO(fhd,nPop,dim,Nt,max_iter,lb,ub,w,c1,c2)

%初始化
fitcount_curve=zeros(max_iter,1);
Vel=0.1*(ub-lb)*rand(nPop,dim);   % 粒子速度
Pbest=repmat(lb,nPop,1)+(repmat(ub,nPop,1)-repmat(lb,nPop,1)).*rand(nPop,dim);   % 个体最佳位置
X=repmat(lb,nPop,1)+(repmat(ub,nPop,1)-repmat(lb,nPop,1)).*rand(nPop,dim);       % 粒子位置
FitValue=feval(fhd,X);           % 计算适应值
PbestFitValue=FitValue;          % 个体最佳适应值
[gbestFitValue,g_index]=min(FitValue);      % 全局最佳适应值和位置

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