① matlab的PSO工具箱 谁有
已发送，望采纳
② 用matlab实现粒子群优化算法的可视化模拟，跪求源代码！！！！
给你一个地址，是Mathworks公司网站上的，全球Matlab使用者将自己的代码在这里分享，这是粒子群算法PSO工具箱地址
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7506-particle-swarm-optimization-toolbox
看看使用说明，用一下demo就会了，在界面的右下方有平面粒子显示
在这里你还可以搜到很多源代码，希望对你有帮助
③ matlab pso工具箱怎么用
直接复制到当前文件夹里，就可以运行。或是通过安装工具箱的方式进行
④ matlab 粒子群优化问题
我这里有一个粒子群的完整范例：<群鸟觅食的优化问题>
function main()
clc;clear all;close all;
tic; %程序运行计时
E0=0.001; %允许误差
MaxNum=100; %粒子最大迭代次数
narvs=1; %目标函数的自变量个数
particlesize=30; %粒子群规模
c1=2; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
c2=2; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
w=0.6; %惯性因子
vmax=0.8; %粒子的最大飞翔速度
x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在的位置
v=2*rand(particlesize,narvs); %粒子的飞翔速度
%用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))
%inline命令定义适应度函数如下：
fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
%inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低
for i=1:particlesize
for j=1:narvs
f(i)=fitness(x(i,j));
end
end
personalbest_x=x;
personalbest_faval=f;
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
globalbest_x=personalbest_x(i,:);
k=1;
while k<=MaxNum
for i=1:particlesize
for j=1:narvs
f(i)=fitness(x(i,j));
end
if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置
personalbest_faval(i)=f(i);
personalbest_x(i,:)=x(i,:);
end
end
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
globalbest_x=personalbest_x(i,:);
for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...
+c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));
for j=1:narvs %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度
if v(i,j)>vmax;
v(i,j)=vmax;
elseif v(i,j)<-vmax;
v(i,j)=-vmax;
end
end
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
end
if abs(globalbest_faval)<E0,break,end
k=k+1;
end
Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);
% strcat指令可以实现字符的组合输出
disp(strcat('the maximum value','=',Value1));
%输出最大值所在的横坐标位置
Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);
disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));
x=-5:0.01:5;
y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
plot(x,y,'m-','linewidth',3);
hold on;
plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);
legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;
请采纳答案，支持我一下。
⑤ MATLAB中使用PSO的工具箱编程中遇到的问题
目标函数计算里面维数不一样 把az的分号去掉 看看结果是什么 是否是一个行向量
⑥ 粒子群算法 matlab 工具箱 在哪调用 还是没有现成的需要自己下载
http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/7506
这个基复本上快算是官方的制了。粒子群算法工具。注册以后就可以下载了。
⑦ MATLAB 中pso工具箱运行时出现错误pso_Trelea_vectorized at 235，是不是工具箱没安装好
您好，您要把这个工具箱的路径（包含子路径）addpath到matlab环境中版。
??? Error using ==> feval
Undefined function or method 'test_func' for input arguments of type 'double'.
Error in ==> pso_Trelea_vectorized at 267
out = feval(functname,pos); % returns column of cost values (1 for each particle)
Error in ==> Untitled4 at 8
pso_Trelea_vectorized('test_func',n,Max_V,range) %调用PSO核心模权块。
⑧ 有关MATLAB的PSO工具箱（粒子群算法仿真）
你也是做毕业设计的呀，我也是。咨询老师好多次了都还是交不了。伤心
⑨ PSO工具箱中,如何添加等式约束条件
1条回答
首先回答你第一个问题：怎么加入变量的约束条件？
打开遗传算法工具箱的窗体中会有下图所示的选项，即是约束条件的编辑
至于添加的方式，这里要重点的提一下，首先将问题抽象成规划问题的标准形式（如果你不懂什么是标准形式的话，建议你去翻阅运筹学那本书，上告诉你什么是标准形式），然后用矩阵语言写出来，最后将矩阵的系数填写到线性不等约束和线性相等约束中，同时定义所求变量x的上界和下界（记住有多少个变量就有多少列，如果你发现有些条件中没有出现某些变量，那么就应该用0补足，这个是matlab解决规划问题与lingo想比较麻烦的一个地方，）。
然后回答你第二个问题：可否在M文件中添加约束条件？
当然可以，界面的东西是为了方便不熟悉matlab编程的人而设计出来的，但是其底层的算法和接口肯定是有的。
碰到不懂的函数，请记得：help 函数名
help ga 之后会得到一下一些函数
ga
Find minimum of function using genetic algorithm //这个是定义
Syntax // 这个是语法也即是调用的规则
x = ga(fitnessfcn,nvars)
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b)
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq)
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB)
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon)
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)
x = ga(problem)
[x,fval] = ga(...)
[x,fval,exitflag] = ga(...)
直接给你将最长的那个吧
x = ga(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,nonlcon,options)
X是返回所求的解
fitnessfcn是适应度函数
nvars是适应度函数中所含变量的维数
A是不等式约束中变量的系数矩阵，b是不等式约束中不含变量的值矩阵
Aeq是等式约束中变量的系数矩阵，beq是等式约束中不含变量的值矩阵
LB是下界，UB是上界
nonlcon 是非线性约束条件
至于options嘛 我也木有用过，其实你也可以不用管的。
懂了木有呢，亲？
⑩ Matlab 中的 pso_Trelea_vectorized
没法识别normmat函数。有可能你没有安装工具箱，或者你把PSO工具箱复制到toolbox文件下了，但是没有添加文件路劲，matlab直接就没扫描到函数normmat