MAT之PSO：利用PSO实现对一元函数y = sin(10*pi*x) ./ x进行求解优化，找到最优个体适应度

优化Xbox Series X的存储空间使用 #生活技巧# #数码产品使用技巧# #游戏设备优化策略#

下面是用matlab编写的pso算法，适应度函数为f= @(a,b,c) 1./(10*a.*c.^2 - 100*a.*c.^3 + (100*b)./(1/(10*b) + 50).^2)。 ```matlab clc; clear all; close all; %% 参数设置 c1 = 1.5; % 加速度常数1 c2 = 1.5; % 加速度常数2 w = 0.7; % 惯性权重 max_iter = 100; % 最大迭代次数 pop_size = 20; % 粒子群大小 %% 初始化粒子群 dim = 3; % 变量维度 lb = [0, 0, 0]; % 变量下界 ub = [1, 1, 1]; % 变量上界 x = repmat(lb, pop_size, 1) + rand(pop_size, dim) .* repmat(ub-lb, pop_size, 1); % 初始位置 v = rand(pop_size, dim); % 初始速度 pbest = x; % 初始个体最优位置 pbestval = feval(f, pbest(:,1), pbest(:,2), pbest(:,3)); % 初始个体最优适应度值 [gbestval, gbestid] = min(pbestval); % 初始全局最优适应度值和位置 gbest = pbest(gbestid, :); %% 迭代 for iter = 1:max_iter for i = 1:pop_size % 更新速度和位置 v(i,:) = w * v(i,:) + c1 * rand(1,dim) .* (pbest(i,:) - x(i,:)) + c2 * rand(1,dim) .* (gbest - x(i,:)); x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); % 处理越界情况 x(i,:) = max(x(i,:), lb); x(i,:) = min(x(i,:), ub); % 更新个体最优位置和全局最优位置 fitval = feval(f, x(i,1), x(i,2), x(i,3)); if fitval > pbestval(i) pbest(i,:) = x(i,:); pbestval(i) = fitval; end if fitval > gbestval gbest = x(i,:); gbestval = fitval; end end % 输出迭代结果 disp(['Iter: ' num2str(iter) ', Best Fit: ' num2str(gbestval)]); end %% 输出最优解 disp(['Optimal Solution: (' num2str(gbest(1)) ',' num2str(gbest(2)) ',' num2str(gbest(3)) '), Best Fit: ' num2str(gbestval)]); ``` 需要注意的是，由于适应度函数中存在除法运算，可能会出现除以0的情况，需要在代码中进行处理。

网址：MAT之PSO：利用PSO实现对一元函数y = sin(10*pi*x) ./ x进行求解优化，找到最优个体适应度 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/124452

相关内容

y＝ln（1+x）的反函数怎么求
隐函数求导x^y=y^x,求y'解:原式整理为:ylnx=xln 爱问知识人
求函数y=x^3+2x
【教案】函数y＝Asin(ωx＋φ)教学设计
已知函数f(x)是R上的奇函数,且x>0,f(x)=1,试求函数y=f(X)的表达式
5.6 函数y=Asin(ωx+φ)(含2课时)
y=x
若函数y=x³
求由方程siny=ln（x+y）确定的函数求详解求由方程si 爱问知识人
求解函数方程函数f:R→R,f((x

随便看看