粒子群演算法優化工具箱

1. 我利用粒子群演算法工具箱求解最優值時陷入了局部最優該如何解決

粒子群陷入局部最優在所難免，建議可以採取加大權重因子的方法，或者一些改進的粒子群演算法會提出對收斂的種群進行干擾，從而產生新的種群，另外可以採用量子粒子群演算法，在局部最優問題上解決的還算可以

2. 粒子群演算法工具箱怎麼用

粒子群演算法的程序搞不到，工具箱下到一個沒有一點注釋之類的，我看不大懂，不會用，能否說說工具箱怎麼用，要粒子群標准演算法的程序。改進演算法的程序更好。很感激。郵箱[email protected]

3. 粒子群優化演算法（PSO)的matlab運行程序~~謝謝大家啦！

%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');

4. 求粒子群演算法無功優化的matlab程序（如果有隨機粒子群演算法更好）

附件中是蟻群演算法程序。