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很实用的群优化智能算法

clear all;
clc;
format long;
%------给定初始化条件----------------------------------------------
c1=1.4962;             %学习因子1
c2=1.4962;             %学习因子2
w=0.7298;              %惯性权重
MaxDT=1000;            %最大迭代次数
D=10;                  %搜索空间维数（未知数个数）
N=40;                  %初始化群体个体数目
eps=10^(-6);           %设置精度(在已知最小值时候用)
%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

for i=1:N
    for j=1:D
        x(i,j)=randn;  %随机初始化位置
        v(i,j)=randn;  %随机初始化速度
    end
end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N
    p(i)=fitness(x(i,:),D);
    y(i,:)=x(i,:);
end
pg=x(1,:);             %Pg为全局最优
for i=2:N
    if fitness(x(i,:),D)<fitness(pg,D)
        pg=x(i,:);
    end
end
%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------

for t=1:MaxDT
    for i=1:N
        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
        if fitness(x(i,:),D)<p(i)
            p(i)=fitness(x(i,:),D);
            y(i,:)=x(i,:);
        end
        if p(i)<fitness(pg,D)
            pg=y(i,:);
        end
    end
    Pbest(t)=fitness(pg,D);
end
%------最后给出计算结果
disp('*************************************************************')
disp('函数的全局最优位置为：')
Solution=pg'
disp('最后得到的优化极值为：')
Result=fitness(pg,D)
disp('*************************************************************')
%------算法结束---DreamSun GL & HF-----------------------------------