粒子群優化演算法 PSO 找最優解

關於粒子群優化演算法(pso)的解釋： （等網上各種參考資料）

用pso找函式極值。

function [ f ] =fun( x, y )

%untitled2 此處顯示有關此函式的摘要
%此處顯示詳細說明
a = 50
;b = 50
;f = (x-a)^2 + (y-b)^2
;end

用五個粒子去找。每個點對應的函式輸出值即視為粒子的適應度。

1

clear all;
2clc;
3 %initialize
4 n = 5
;5 p = rand(5, 2) * 100
;6 p = cell(5, 1);7
for i = 1
: n8 p(i, 1) = ;
9end
10 v = rand(5, 2) * 0.5
;11 vmax = 0.5
;12 pbest =p;
13 gbest = cell(1
);14 fit_v = zeros(5, 1
);15 key = 1;16
for i = 1
: n17 fit_v(i, 1) = fun(p(1), p(2
));18
if( fit_v(i, 1) < fit_v(key, 1
) )19 key =i;
20end
21end
22 gbest(1) = pbest(key, 1
);23 %loop
24 t = 1;25
while(t < 300)26
for i = 1
: n27
for j = 1: 2
28 v(i, j) = v(i, j) + 2*rand()*(pbest(j)-p(j)) + 2*rand()*(gbest(j)-p(j));
29if( abs(v(i, j)) >vmax )
30 v(i, j) = abs(v(i, j)) / v(i, j) *vmax;
31end
32 p(j) = p(j) +v(i, j);
33end
34 fit_v_temp = fun(p(1), p(2
));35
if( fit_v_temp 
36 fit_v(i, t+1) =fit_v_temp;
37 pbest(i, t+1) =p(i);
38else
39 fit_v(i, t+1) =fit_v(i, t);
40 pbest(i, t+1) =pbest(i, t);
41end
42end
43 t = t + 1
;44 key = 1;45
for i = 1
: n46
if( fit_v(i, t) 
47 key =i;
48end
49end
50 gbest(t) =pbest(key, t);
51 end

圖1 gbest軌跡（紅點表示最後收斂位置）

圖2 各個粒子的適應度曲線

可以發現在100次左右就基本收斂了。

粒子群優化演算法 PSO

粒子群優化演算法 pso particle swarm optimization 是一種進化計算技術 evolutionary computation 源於對鳥群捕食的行為研究。粒子群優化演算法的基本思想 是通過群體中個體之間的協作和資訊共享來尋找最優解 pso的優勢 在於簡單容易實現並且沒有許多引...

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