update_position.m

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function update_position

global swarm_size;      % 种群规模
global swarm;           % 种群,三维数组
global w;               % 速度惯性系数,为0—1的随机数
global c1;              % 个体最优导向系数
global c2;              % 全局最优导向系数
global x_min;           % x的下限
global x_max;           % x的上限
global y_min;           % y的下限
global y_max;           % y的上限
global gen;             % 迭代次数
global exetime;         % 当前迭代次数
global max_velocity;    % 最大速度
global best_in_history; % 最优解变化轨迹
global index_gbest;     % 全局最优解的粒子的序号
global dimension;       % 空间的维数
global points_size;     % points_size--行数，即点数
global x;               % 初始点的x坐标数组
global y;               % 初始点的y坐标数组

% 更新粒子的位置
for i = 1 : swarm_size
    for j = 1:dimension
        swarm(i, 1, j) = swarm(i, 1, j) + swarm(i, 2, j); 
        
%         % 限制粒子的运动范围
%         if abs(swarm(i, 1, j)) > 2
%             if swarm(i, 1, j) > 0
%                 swarm(i, 1, j) = 2;
%             else
%                 swarm(i, 1, j) = -2;
%             end
%         end
        
    end          

    for j = 1:dimension
        a(j) = swarm(i, 1, j);
    end

    val = adapt_fuction(a);                                                 % 适应度函数

    if val < swarm(i, 4, 1)                                                 % 找到了具有更大适值的位置
        for j = 1:dimension
            swarm(i, 3, j) = swarm(i, 1, j);                                % 更新最好的位置的x
        end
        swarm(i, 4, 1) = val;                                               % 更新最好的位置的适应值
    end
end

[best_in_history(exetime), index_gbest] = min(swarm(:, 4, 1));              % 全局最优位置