自纠正逐维学习粒子群算法Matlab源码探究！

2023-10-11 03:58:44

自纠正逐维学习粒子群算法概述

自纠正逐维学习粒子群算法（SCE-DLPSO）是一种改进的粒子群算法，它结合了自纠正机制和逐维学习策略，能够提高算法的收敛速度和精度。自纠正机制可以帮助粒子群避免陷入局部最优，而逐维学习策略可以使粒子群在搜索过程中不断学习和调整其搜索方向。

自纠正逐维学习粒子群算法的MATLAB源码

% 自纠正逐维学习粒子群算法（SCE-DLPSO）MATLAB源码

% 参数设置
pop_size = 30;          % 粒子群规模
max_iter = 100;         % 最大迭代次数
inertia_weight = 0.729; % 惯性权重
c1 = 1.49445;          % 个体学习因子
c2 = 1.49445;          % 群体学习因子
Vmax = 6;              % 粒子速度最大值

% 初始化粒子群
X = rand(pop_size, d);
V = zeros(pop_size, d);

% 主循环
for iter = 1:max_iter
    % 计算粒子群的适应度值
    fitness = evaluate(X);

    % 更新个体最优值和群体最优值
    pbest = X(fitness == max(fitness), :);
    gbest = pbest(1, :);

    % 更新粒子的速度和位置
    for i = 1:pop_size
        V(i, :) = inertia_weight * V(i, :) + ...
            c1 * rand() * (pbest(i, :) - X(i, :)) + ...
            c2 * rand() * (gbest - X(i, :));
        X(i, :) = X(i, :) + V(i, :);

        % 处理边界条件
        X(i, :) = min(X(i, :), Xmax);
        X(i, :) = max(X(i, :), Xmin);
    end

    % 更新惯性权重
    inertia_weight = inertia_weight * 0.9;

    % 显示当前最优值
    disp(['第', num2str(iter), '次迭代，最优值为：', num2str(max(fitness))]);
end

% 返回最优解
best_solution = gbest;