工具箱psotb-beta-.3的说明.txt

来自「粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．」· 文本 代码 · 共 41 行

推荐一下老外的工具箱psotb-beta-.3

我已开始还不会编pso程序时，就用这个工具箱，现在简单给大家介绍一下用法：
其实这个工具箱使用也很简单：
如果你是初学者，头一次用这个工具箱,你可以直接运行pso.m文件。这个程序会优化默认的函数DeJong即超球体函数。
[fxmin, xmin, Swarm, history] = PSO(psoOptions)这是pso.m文件的函数定义
psoOptions------是定义的参数，可以是自己的，也可以是别人的
fxmin, xmin------代表函数最优值机最优位置
如果想优化自己定义的函数，就照例子写适应度函数，改参数设置，参数设置可以在 get_psoOptions.m内改，此文件内定义了很多结构体，参数就在结构体内改,
比如先改目标结构体
'Obj', struct(...   
  'f2eval',     'DeJong', ...%Function/System to optimize这是适应度函数名，默认是'DeJong'
                            %可以改为自己定义的函数名
  'GM',       0, ...     %Value of Global Minima (Required if Error goal is a termination   criteria).这个可以不管它
  'lb',       -100, ...   %Lower bounds of Initialization，变量的下界，是一个标量，取各个变量下界值最小值
  'ub',       200 ), ... %Upper bounds of Initialization变量的上界，是一个标量，取各个变量下界值最大值
  ... %Termination Options

再改改变量结构体
  'Vars', struct(...   
  'SwarmSize',   20, ...   %Swarm Size 种群大小
  'Iterations', 1000,...   %Maximum Iterations迭代代数
  'ErrGoal',   1e-10, ... %Error goal可以不管
  'Dim',       10 ), ...   %Dimensions of the problem变量维数


  'SParams', struct(... 
  'c1',     2, ...     %Cognitive Acceleration
  'c2',     2, ...     %Social Acceleration
  'c3',     1, ...     %Neighborhood Acceleration
  'w_start', 0.95, ...   %Value of velocity Weight at the begining
  'w_end',   0.4, ...   %Value of velocity Weight at the end of the pso iterations
  'w_varyfor',0.7,...   %The fraction of maximum iterations, for which w is linearly varied
  'Vmax',   100,...   %Maximum velocity step最大速度
  'Chi',     1, ...     %Constriction factor
  'Nhood',   1 ), ...   %Neighborhood size (nhood=1 ==> 2 neighbors, one on each side)


改以上有中文注释的地方后就可以运行了
不好意思，内容有点乱