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Particle Swarm Optimization#xff0c;粒子群优化算法#xff0c;通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。在计算时通过对一群粒子的位置和速度进行迭…本篇文章适合PSO入门进阶的可能会觉得太简单的。 目录 PSO例程作用运行结果代码函数解释 例程修改tips PSO
Particle Swarm Optimization粒子群优化算法通过模拟鸟群或鱼群的行为来寻找最优解。在计算时通过对一群粒子的位置和速度进行迭代是全局搜索算法。 相应的还有蚁群、遗传算法、模拟退火等智能算法。后面更新
例程
作用
这是一段PSO的例程。只有一个m文件在里面填写好需要求解的函数后就能得到PSO求解的函数最小值和对应的自变量取值。 在现在的函数示例中设置的待求函数为F x^2 x - 6从详情页能看到求出来是当x-0.25时函数得到最小值-6.25
运行结果
设置如下的目标函数 f ( x ) x 2 x − 6 f(x) x^2 x - 6 f(x)x2x−6
在代码编辑窗口里面如下
代码
% PSO求解函数最小值
% 2024-7-29/Ver1
clear;clc;close all;
rng(0);
[xm, fv] PSO(fitness, 1, 1.5, 1.5, 0.5, 100000, 1);
fprintf(满足目标函数取最小值时的自变量为:%f\n,xm);
fprintf(目标函数的最小值为:%f\n,fv);function F fitness(x) %设置目标函数
F x^2 x - 6;
endfunction [xm, fv] PSO(fitness, pop_size, c1, c2, w, epochs, chromosome_size) %PSO计算函数
% 完整代码下载链接https://gf.bilibili.com/item/detail/1105924012end函数解释
PSO这个函数形式如下 [xm, fv] PSO(fitness, pop_size, c1, c2, w, epochs, chromosome_size)
其中fitness是目标函数所以在使用的时候这里填写目标函数“fitness”pop_size和chromosome_size是每次计算的未知数个数群体鬼墨c1和c2是加速常数w是惯性权重使微粒保持运动的惯性使其有扩展搜索空间的趋势有能力探索新的区域。epochs是迭代步数。
例程修改tips
加大PSO函数的“epochs”这一个量也就是倒数第二个输入量可以加大迭代次数计算时间增加、精度提升修改pop_size和chromosome_size可以更改每次由PSO计算的量的个数
