天牛须搜索优化粒子群算法 Matlab 实现
概述:
天牛须搜索优化粒子群算法(BHS-PSO)是一种用于优化问题的元启发式算法,其主要思想是将天牛须搜索算法与粒子群算法进行融合,通过适应度函数来不断地调整粒子位置,以最小化目标函数。本文将介绍如何使用 Matlab 实现 BHS-PSO 算法,并给出相应的源代码实现。
算法流程:
1、初始化,方案随机生成;2、程序开始执行,计算每个方案的适应度值;3、选择最优解更新粒子群;4、计算每个粒子的新速度和新位置;5、判断是否满足停止条件,如果不满足则返回第三步;6、输出最优解。
代码实现:
首先,我们需要定义一组参数来控制算法的行为。例如,算法运行的次数、粒子数量、每个粒子的维度、最大速度、离开因子等。这些参数可以直接写在代码中,也可以从外部文件中读取。
% 参数设定
maxIt = 100; % 迭代次数
nPop = 50; % 粒子数量
nVar = 10; % 每个粒子的维度
maxV = 50; % 最大速度
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
w = 0.729;
% 初始化粒子位置和速度
empty_particle.Position = [];