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上传时间: 2015-06-05
详细说明： 经典PSO算法的matlab实现 压缩包包括4个文件：MyPSO.m TestFucnt.m test_mypso.m CalFitnessFunct.m 1. MyPSO.m PSO算法的实现，函数传入参数只有一个结构体，易于使用 function [OptVal BestPos IterCnt OutMsg] = MyPSO(Options) %%功能:基本PSO算法的实现 %输入:结构化参数Options各个域如下 % Options.OptFunctName:待寻优函数名 % Options.ModFlag 寻优模式 0最小值 1 最大值 % Options.PopSize:种群规模 % Options.DimSize:每个粒子维数 % Options.MaxIter:最大迭代次数 % Options.WeightChangeMaxIter:w变化代数 % Options.Xrange:每维粒子搜索位置范围，Options.Xrange(i,1),Options.Xrange(i,2)分别为i维最小值和最大值 % Options.Lamba:全局最优适应度最小间 隔 % Options.StopIter:全局最优适应度间隔连续StopIter次小于Options.Lamba停止迭代 % Options.c1:加速项c1 % Options.c2:加速项c2 % Options.wmax:最大权重 % Options.wmin:最小权重 % Options.wChagneMode 惯性权重递减方式 0 线性递减 1非线性递减 % Options.plot: 0 不画图 1 画图 %输出: % OptVal:算法搜索到的全局最优函数值 % BestPos:算法搜索到的全局最优位置 % IterCnt:算法迭代次数 % OutMsg:函数执行结果相关信息 2. TestFunct.m 待寻优的测试函数 3. CalFitnessFunct.m 计算粒子归属度函数 4. test_mypso.m 测试函数，用来测试算法的正确性 针对不同的寻优函数，只需修改TestFunct.m文件中的函数实现或直接修改Options.OptFunctName 同时修改test_mypso.m中的Options.DimSize Options.Xrange 代码有详细的注释，具体细节代码实现 ...展开收缩
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