⑴ 使用matlab粒子群演算法求解以下函數，求主程序
這關鍵是適應度函數的問題，你可以編寫如下適應度函數： F=|E（X1y1+X2y2）-0|+|D（X1y1+X2y2）-1|，F值越小越好，||指的是絕對值。 而變數你就選取X1和X2里的每個元素。比如X1=[x1,x2,x3];X2=[x4,x5,x6];你就可以設置PSO的變數為x1到x6這六個值...
⑵ 粒子群優化演算法（PSO)的matlab運行程序~~謝謝大家啦！
%不知道你具體的問題是什麼，下面是一個最基本的pso演算法解決函數極值問題，如果是一些大型的問題，需要對速度、慣性常數、和自適應變異做進一步優化，希望對你有幫助
function y = fun(x)
y=-20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2))-exp((cos(2*pi*x(1))+cos(2*pi*x(2)))/2)+20+2.71289;
%下面是主程序
%% 清空環境
clc
clear
%% 參數初始化
%粒子群演算法中的兩個參數
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen=200; % 進化次數
sizepop=20; %種群規模
Vmax=1;%速度限制
Vmin=-1;
popmax=5;%種群限制
popmin=-5;
%% 產生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
%隨機產生一個種群
pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始種群
V(i,:)=rands(1,2); %初始化速度
%計算適應度
fitness(i)=fun(pop(i,:)); %染色體的適應度
end
%找最好的染色體
[bestfitness bestindex]=min(fitness);
zbest=pop(bestindex,:); %全局最佳
gbest=pop; %個體最佳
fitnessgbest=fitness; %個體最佳適應度值
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳適應度值
%% 迭代尋優
for i=1:maxgen
for j=1:sizepop
%速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;
%種群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;
%自適應變異（避免粒子群演算法陷入局部最優）
if rand>0.8
k=ceil(2*rand);%ceil朝正無窮大方向取整
pop(j,k)=rand;
end
%適應度值
fitness(j)=fun(pop(j,:));
%個體最優更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
%群體最優更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
end
yy(i)=fitnesszbest;
end
%% 結果分析
plot(yy)
title(['適應度曲線 ' '終止代數＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('進化代數');ylabel('適應度');
⑶ 用matlab實現粒子群優化演算法的可視化模擬，跪求源代碼！！！！
給你一個地址，是Mathworks公司網站上的，全球Matlab使用者將自己的代碼在這里分享，這是粒子群演算法PSO工具箱地址
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7506-particle-swarm-optimization-toolbox
看看使用說明，用一下demo就會了，在界面的右下方有平面粒子顯示
在這里你還可以搜到很多源代碼，希望對你有幫助
⑷ 求粒子群演算法MATLAB完整代碼
%% 清空環境
clear
clc
tic
%% 參數初始化
% 粒子群演算法中的兩個參數
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen = 200; % 進化次數
sizepop = 20; % 種群規模
Vmax = 1;
Vmin = -1;
popmax = 5;
popmin = -5;
%% 產生初始粒子和速度
for i = 1:sizepop
% 隨機產生一個種群
pop(i,:) = 5 * rands(1,2); % 初始種群
V(i,:) = rands(1,2); % 初始化速度
% 計算適應度
fitness(i) = fun(pop(i,:)); % 染色體的適應度
end
% 找最好的染色體
[bestfitness bestindex] = min(fitness);
zbest = pop(bestindex,:); % 全局最佳
gbest = pop; % 個體最佳
fitnessgbest = fitness; % 個體最佳適應度值
fitnesszbest = bestfitness; % 全局最佳適應度值
%% 迭代尋優
for i = 1:maxgen
for j = 1:sizepop
% 速度更新
V(j,:) = V(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(zbest - pop(j,:));
V(j,find(V(j,:)>Vmax)) = Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin)) = Vmin;
%種群更新
pop(j,:) = pop(j,:) + 0.5*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax)) = popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin)) = popmin;
% 自適應變異
if rand > 0.8
k = ceil(2*rand);
pop(j,k) = rand;
end
% 適應度值
fitness(j) = fun(pop(j,:));
end
% 個體最優更新
if fitness(j) < fitnessgbest(j)
gbest(j,:) = pop(j,:);
fitnessgbest(j) = fitness(j);
end
% 群體最優更新
if fitness(j) < fitnesszbest
zbest = pop(j,:);
fitnesszbest = fitness(j);
end
yy(i) = fitnesszbest;
end
toc
%% 結果分析
plot(yy);
title(['適應度曲線 ' '終止代數=' num2str(maxgen)]);
xlabel('進化代數');
ylabel('適應度');
fun函數如下
function y = fun(x)
y = -20*exp(-0.2*sqrt((x(1)^2+x(2)^2)/2)) - exp((cos(2*pi*x(1))+ cos(2*pi*x(2)))/2) + 20 + 2.71289;
⑸ 用粒子群演算法求解線性約束整數規劃的Matlab程序
對粒子群的約束問題涉及的比較少。這兒摘抄下網路的內容：
PSO演算法推廣到約束優化問題，分為兩類：（http://ke..com/view/1531379.htm）
（1）罰函數法。罰函數的目的是將約束優化問題轉化成無約束優化問題。
（2）將粒子群的搜索范圍都限制在條件約束簇內，即在可行解范圍內尋優。
第一種方法有相關論文，看了下，感覺比較適合等式約束情況，比較類似於在適應度函數中加入拉格朗日乘子的做法，如果論文下不到的話，請留言。
第二種做法倒是用過。大概講下。
針對你的問題，初始化兩維向量，但是由於存在不等式約束，所以考慮先初始化向量的第一維，然後動態算出第二維的范圍，隨機出第二維變數。然後就是計算適應度值，全局、局部最優。
更新過程一樣，先更新第一維變數，然後動態計算第二維的范圍，更新第二維，如果更新後超過了邊界，則取邊界值（或者也可以再次重新更新，直到滿足條件，直覺上感覺第一種還好點，第二種可能會出現無法更新的情況），更新完畢後，計算適應度，更新全局、局部最優解。
補充兩個鏈接吧
http://download.csdn.net/detail/yinjian_2004/1567342
論文：基於改進粒子群優化演算法的約束多目標優化