粒子群优化适应度函数请教 刚接触PSO久遇问题想请问高手解决f1(x1x2x3)=S1f2(x1x2x3)=S2f3(x1x2x3)=S3优化目标S1=S2=S3 并且x1+x2+x3适应度函数应该写 适应度函数问题请问。
粒子群算法约束问题？ 目前粒子群算法的约束都是针对一个粒子的各个维度来约束 能否添加一个约束 这个约束是包含所有维度…
最优化 粒子群法 运行结果。function[xm，fv]=zhidaoPSO(fitness，N，c1，c2，w，M，D)[xm，fv]=zhidaoPSO(@fitness，40，2，2，0.8，1000，2)求解无约束优化问题fitness 待优化目标函数N 粒子数目，cX 学习因子W 惯性权重M 最大迭代次数D 自由变量的个数xm 目标函数取最小值时的自由变量fv 目标函数的最小值Detailed explanation goes heretic；format long；step1.初始化种群的个体-x=zeros(N，D)；v=zeros(N，D)；for i=1：Nfor j=1：Dx(i，j)=100*rand-50；随机初始化位置v(i，j)=100*rand-50；随机初始化速度endendstep2.先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和PgPg为全局最优-p=zeros(N，1)；y=zeros(N，D)；for i=1：Np(i)=fitness(x(i，：))；y(i，：)=x(i，：)；endy=x；pg=x(N，：)；Pg为全局最优for i=1：(N-1)if fitness(x(i，：))(pg)pg=x(i，：)；endendstep3.进入主要循环，按照公式依次迭代-Pbest=zeros(M，1)；for t=1：Mfor i=1：Nv(i，：)=w*v(i，：)+c1*rand*(y(i，：)-x(i，：))+c2*rand*(pg-x(i，：))；for k=1：Dif v(i，k)>；10%10=vmaxv(i，k)=10；endendx(i，：)=x(i，：)+v(i，：)；for k=1：Dif x(i，k)>；50%50=xmaxx(i，k)=31；endendif fitness(x(i，：))(i)p(i)=fitness(x(i，：))；y(i，：)=x(i，：)；endif p(i)(pg。
