粒子群演算法matlab
❶ 粒子群演算法用matlab做，要把粒子初始化為矩陣要怎麼做
可以參考一下這段代碼
%------給定初始化條件----------------------------------------------
c1=1.8; %學習因子1
c2=1.8; %學習因子2
WMax=1.6; %慣性權重
WMin=0.8; %慣性權重
MaxDT=100; %最大迭代次數
D=3; %搜索空間維數（未知數個數）
N=30; %初始化群體個體數目
XUp=20/(2^0.5); %初始化位移上限
XDown=-20/(2^0.5); %初始化位移下限
VUp=0.5; %初始化速度上限
VDown=0.0; %初始化速度下限
eps=10^(-6); %設置精度(在已知最小值時候用)
%------初始化種群的個體(可以在這里限定位置和速度的范圍)------------
x=((XUp-XDown).*rand(N,2*D)+XDown); %隨機初始化位置
v=((VUp-VDown).*rand(N,2*D)+VDown); %隨機初始化速度
❷ MATLAB中粒子群演算法定義
你要自己寫這個fun_PSOtrain_QNN的演算法，神經網路工具箱里沒有這個函數
❸ matlab基本粒子群演算法
這里，x(i,:)是粒子的位置，是個向量，而且fitness函數的自變數就是一個向量，計算後輸出的是個體最優值！！
❹ 求帶約束條件的粒子群演算法的MATLAB編程
恩
這個比較簡單，可以很容易的做出來
Matlab中提供了兩種方法，數值和解析
1.數值解法使用filter函數
對於遞推公式
a(1)*y(n)+a(2)*y(n-1)
+
...
+
a(na+1)*y(n-na)
=
b(1)*x(n)
+
b(2)*x(n-1)
+
...
+
b(nb+1)*x(n-nb)
我們可以變成如下
filter(b,a,x，zi)其中a和b就是上面的系數，x是需要計算的n,zi是初值
由於使用filter函數需要信號基礎
我們這里不詳細說明
2.解析解法就是Z變換
%首先我們要改變遞推公式如下，否則沒法的到正確結果
%y(n+1)=2y(n),y(0)=-2
L=ztrans(sym('y(n+1)'));%等式左邊的Z變換
R=ztrans(sym('2*y(n)'));%等式右邊的Z變換
S=L-R
%將初值y(0)帶入，我們可以根據y(-1)推出y(0)=-2
%令Y=ztrans(y(n),n,z),y0=y(0)，求解出S中的y(n)的Z變換結果
y0=-2;
s=subs(S,{'ztrans(y(n),n,z)','y(0)'},{'Y',y0});
%求解出y(n)的Z變換結果
Y=solve(s,'Y')
%對Y進行反Z變化
iztrans(Y)
S
=
z*ztrans(y(n),n,z)-y(0)*z-2*ztrans(y(n),n,z)
Y
=
-2*z/(z-2)
ans
=
-2*2^n
❺ matlab粒子群演算法的初始化函數怎麼寫，適應度函數為另外一個m文件中建立的函數名為Adaptfunc（Q）的函數
初始化函數就是根據你的問題的維數，隨機初始化多個0或者1就可以了，比如:
a = rand();
if(a>0.5) GA=1; else GA=0;
適應度函數要根據你自己的實際問題，抽象出一個數學模型得到要優化的表達式。
❻ matlab實現粒子群演算法優化LQR法得不到最優解
PSO確實會存在得不到最優解的情況，因為嚴格意義上它不是全局最優的演算法，而且在比較復雜的問題上，得不到最優解的情況很容易發現。
建議你增大種群大小，增加迭代次數。
❼ 粒子群演算法MATLAB程序求助！
%% fitness(i)=fitness(pop(i,:)); %染色體的適應度
這個函數是需要你根據你的實際問題來編寫的。
圖像顯示問題自行網路imshow函數。
❽ matlab用粒子群演算法求解方程組最優解
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。
答畢，不懂追問。
❾ matlab用粒子群演算法求解方程組最優解
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。
答畢，不懂追問。
❿ 粒子群（PSO）演算法的matlab程序
%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');
以上回答你滿意么？