matlab基本粒子群算法实现（一）

最新推荐文章于 2025-08-17 14:47:37 发布

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#matlab #人工智能

本文详细介绍了粒子群优化(PSO)算法的工作原理及其在求解函数最小值问题中的应用。通过具体的MATLAB代码实现，展示了如何使用PSO算法进行参数寻优，并给出了完整的算法流程与实例验证。

算法没有和图像处理直接相关，

不过对于图像分类中的模式识别相关算法，

也许会用到这个优化算法。

不过不管有没有用，

还是得一步一步学起来

算法步骤：

1.首先确定粒子个数与迭代次数。

2.对每个粒子随机初始化位置与速度。

3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度。

Px=Px+Pv*t;　%位置更新公式　

Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式

main.m

[xm,fv]=PSO(@fitness,40,2,2,0.5,100,30)
for i=1:30
    s(i)=0.;
end
for i=1:30
    
    F=0;
    for j=1:30
        F=F+xm(i)^2+xm(i);
    end
    s(i)=F;
end
plot(xm,s,'*')

PSO.m

function [ xm,fv ] = PSO( fitness,N,c1,c2,w,M,D )
%PSO Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
format long;
for i=1:N
    for j=1:D
        x(i,j)=randn;
        v(i,j)=rand;
    end
end
for i=1:N
    p(i)=fitness(x(i,:));
    y(i,:)=x(i,:);
end
pg= x(N,:);
for i=1:(N-1)
    if fitness(x(i,:))<fitness(pg)
        pg=x(i,:);
    end
end
for t=1:M
    for i=1:N
        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
        if fitness(x(i,:))<p(i)
            p(i)=fitness(x(i,:));
            y(i,:)=x(i,:);
        end
        if p(i)<fitness(pg)
            pg=y(i,:);
        end
    end
    Pbest(t)=fitness(pg);
end
xm = pg';
fv =fitness(pg);



end

这个就是优化的函数，

就是求它的最小值，

也可能是局部最小值，

反正大家自己感悟

fitness.m

function F = fitness( x )
%F Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
F=0;
for i=1:30
    F=F+x(i)^2+x(i);

end

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