粒子群优化算法的MATLAB实现下载

weixin_39821051 2019-06-29 08:30:13

粒子群优化算法的mtlab实现的m文件，只是最基本的粒子群优化算法，可当为粒子群的matlb工具使用~
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C#实现多目标粒子群优化算法（MOPSO）这里如何用C#实现多目标粒子群优化算法。本教程基于MATLAB实现多目标粒子群算法进行C#重现，MATLAB有许多现成的矩阵运算功能，C#需要自己写，因此该C#MOPSO源码在算法细节上不是很严谨，有很大优化改进空间，但程序运行没问题。程序源码下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1PudUnIm_YHaMolNdGlzPxQ 提取码：hzdz 程序运行效果： C#实现三维空间中点的绘制需要依赖一些外部库，如opengl等，因此本文

PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征，适应度值由适应度函数计算得到，其值的好坏表示粒子的优劣。粒子在解空间中运动，通过跟踪个体极值Pbest和群体极值Gbest 更新个体位置，个体极值Pbest是指个体所经历位置中计算得到的适应度值最优位置，群体极值Gbest是指种群中的所有粒子搜索到的适应度最优位置。本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载。

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Matlab实现粒子群算法（附上多个案例源码）

的灵感来源于量子力学和粒子群的轨迹分析。轨迹分析表明，粒子群中的每个粒子都围绕其局部吸引子振荡并收敛，或者说，每个粒子都处于束缚态。在QPSO中，假设粒子具有量子行为并处于束缚态，并进一步假设粒子被以其局部吸引子为中心的量子势阱所吸引，从而具有新的位置随机更新方程。量子粒子群QPSO采用波函数(Schrödinger方程)描述粒子状态，替换了原有PSO中的位置和速度。因此，使用以下两个方程中的一个来更新粒子的位置：其中α为控制系数，u是在[0,1]范围内使用均匀分布的随机数。

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