粒子群算法中多次仿真的结果为什么相差很大_百度知道
粒子群算法中多次仿真的结果为什么相差很大
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1 异步电动机在两相静止坐标系下的数学模型 在研究异步电动机的数学模型时，在文中作如下的假设[3-4]：(1)忽略空间谐波。设三相绕组对称(在空间上互差120。电角度)，所产生的磁动势沿气隙圆周按正弦规律分布；(2)忽略磁路饱和，各绕组的自感和互。
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粒子群算法(优化算法)毕业设计毕设论文(包括源代码实验数据_截图_很全面的) 2010届信息与计算科学专业毕业设计 I 毕 业 论 文 题 目 粒子群算法及其参数设置 专 业 信息与计算科学 班 级 计算 061 学 号
学 生 指导教师 徐小平 2010 年 任侃：粒子群优化算法及其参数设置 子群优化算法及其参数设置 专 业：信息与计算科学 学 生： 导教师： 徐 小平 摘 要 粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法， 粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。 它 具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已经成为发展最快的智能优化算法之一。 论文 介绍了粒子群优化算法的基本原理 ， 分析了其特点 。论文中 围绕 粒子群优化算法的原理、特点、 参数设置 与应用等方面进行全面综述 ， 重点 利用单因子方差分析方法 ， 分析了粒群 优化 算法中的惯性权值，加速因子的设置对算法基本性能的影响 ， 给出算法中的经验参数设置 。 最后对其未来的 研究提出了 一些建议及 研究方向 的 展望 。 关键词 ： 粒子群优化算法 ； 参数 ；方差分析； 最优解 2010届信息与计算科学专业毕业设计 is an on to in to It to to of of of to a on a of of in of of of 侃：粒子群优化算法及其参数设置 录 摘 要 .................................................................................................................................. ............................................................................................................................ ................................................................................................................................. 1 究背景和课题意义 .......................................................................................... 1 数的影响 .......................................................................................................... 1 用领域 .............................................................................................................. 2 子资源 .............................................................................................................. 2 要工作 .............................................................................................................. 2 .............................................................................................................. 3 子群算法思想的起源 ...................................................................................... 3 法原理 .............................................................................................................. 4 本粒子群算法流程 .......................................................................................... 5 点 ...................................................................................................................... 6 惯性权重的粒子群算法 .................................................................................. 7 子群算法的研究现状 ...................................................................................... 8 改进策略 .......................................................................................... 9 子群初始化 ...................................................................................................... 9 域拓扑 .............................................................................................................. 9 合策略 ............................................................................................................ 12 ....................................................................................................................... 14 参数的仿真研究 ............................................................................................ 14 试仿真函数 .................................................................................................... 15 用单因子方差分析参数对结果影响 ............................................................ 33 参数的理论分析 ............................................................................................ 34 5 结论与展望 .................................................................................................................... 39 致谢 ................................................................................................................................... 43 附录 ................................................................................................................................... 44 2010届信息与计算科学专业毕业设计 1 究背景和课题意义 “ 人工生命 ” 是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两方面的内容： 1、研究如何利用计算技术研究生物现象。 2、研究如何利用生物技术研究计算问题。 现在已经有很多源于生 物现象的计算技巧。 例如，人工神经网络是简化的大脑模型。遗传算法是模拟基因进化过程的。现在我们讨论另一种生物系统 - 社会系统。也可称做 “ 群智能 ” ( 这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为。 粒子群优化算法 (也是起源对简单社会系统的模拟 。 最初设想是模拟鸟群觅食的过程 。 但后来发现 一种很好的优化工具 。 优化是科学研究、工程技术和经济管理等领域的重要研究课题。粒子群优化算法 [1] (简称 由 群和人类社会某些行为的观察研究 ， 于 1995年提出的一种新颖的进化算法。虽然 但其理论基础仍相对薄弱 ， 尤其是算法基本模型中的参数设置和优化问题还缺乏成熟的理论论证和研究。鉴于 它在理论基础与应用推广上都还存在一些缺陷 ， 有待解决。本文通过对 点的分析 ， 利用统计中的方差分析 ， 通过抽样实验方法 ， 论证了该算法中关键参数因子 :惯性权值、加速因子对算法整体性能的影响效果 ， 并提出了参数设置的指导原则 ， 给出了关键参数设置 ， 为 进提供了思路。 数 的 影响 标准粒子群算法中主要的参数变量为 w （惯性权值）， 1c ， 2c （加速因子） ，本文重点对参数 w ， 1c ， 2c 做数据统计实验。包括 w 不 变的情况下通过 1c ，2c 变化找出加速因子对算法的影响。还有保持 1c ， 2c 不变对 w 分别取不同值分析其对算法结果影响。 任侃：粒子群优化算法及其参数设置 2 用领域 近年来， 众多领域得到了广泛应用。本文将应用研究分典型理论问题研究和实际工业应用两大类。典型理论问题包括： 组合优化、约束优化、多目标优化、动态系统优 化等。 实际工业应用有：电力系统、滤波器设计、自动控制、数据聚类、模式识别与图像处理、化工、机械、通信、机器人、经济、生物信息、医学、任务分配、 子资源 身处信息和网络时代的我们是幸运的，丰富的电子资源能让我们受益匪浅。如果想较快地对 助网络空间的电子资源无疑是不二之选。对一些初学者而言，哪里能下载得到 他们很关心的话题；即使对一些资深的读者，为了验证自己提出的新算法或改进算法，如果能找到高级别国际期刊或会议上最近提出的算法源程序，那也是事 半功倍的美事。这里介绍当今 个网址： 士 ( 。除了从中可以得到他们近几年公开发表的相关文献和源代码，还可以下载一些未公开发表的文章。这些未公开发表的文章往往是 且在不断更新，如 “ to 、“ 、“ 等等，对 要工作 论 文内容 介绍了 基本粒子群算法，用 现标准粒子群算法算法，对两个不同类型函数做具体分析，然后对其参数 w （惯性权值） ， 1c ， 2c （加速因子）测试 。分别对其 利 用 单因子方差分析法 ， 说明不同参数水平对算法速率性能的影响。并且 通过公式计算准确判断参数对算法影响。 最后说明 粒子群优化算法 在实际中的应用以及对未来展望，最后总结 了 算法 的 优缺点，附录里面 附 有测试程序和测试函数。 2010届信息与计算科学专业毕业设计 3 法 子群算法思想的起源 粒子群优化 (法 [1]是 过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法， 1995年 经网络学术会议发表了题为 ―论文，标志着 注：国内也有很多学者译为 ―微粒群优化 ‖)。它与其他进化算法一样，也是基于 ―种群 ‖和 ―进化 ‖的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解的搜索；同时， 异、选择等进化算子操作，而是将群体 (的个体看作是在 每个粒子以一定的速度在解空间运动，并向自身历史最佳位置 集，实现对候选解的进化。 2]而易理解、参数少而易实现 ， 对非线性、多峰问题均具有较强的全局搜索能力 ， 在科学研究与工程实践中得到了广泛关注 [3 自然界中各种生物体均具有一定的群体行为，而人工生命的主要研究领域之一是探索自然界生物的群体行为，从而在计算机上构建其群体模型。自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣，生物学家 987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型 [7]，在他的 仿真中，每一个个体遵循： (1) 避免与邻域个体相冲撞 ； (2) 匹配邻域个体的速度 ； (3) 飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。 仿真中仅利用上面三条简单的规则，就可以非常接近的模拟出鸟群飞行的现象。 1990年，生物学家 8]，它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。在仿真中，一开始每一只鸟都没有特定的飞行目标，只是使用简单的规则确定自己的飞行方向和飞行速度（每一只鸟都试图留在鸟群中而又不相互碰撞），当有一只鸟飞到栖息地时，它周围的鸟也会跟着飞向栖息地，这样，整个 鸟群都会落在栖息地。 1995年，美国社会心理学家 基本思想是受对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果任侃：粒子群优化算法及其参数设置 4 的启发。他们的模型和仿真算法主要对 使粒子飞向解空间并在最好解处降落。 自 20世纪 30年代以来，社会心理学的发展揭示：我们都是鱼群或鸟群聚集行为的遵循者。在人们的不断交互过程中，由于相互的影响和模仿，他们总会变得更相似，结果 就形成了规范和文明。人类的自然行为和鱼群及鸟群并不类似，而人类在高维认知空间中的思维轨迹却与之非常类似。思维背后的社会现象远比鱼群和鸟群聚集过程中的优美动作复杂的多：首先，思维发生在信念空间，其维数远远高于 3；其次，当两种思想在认知空间会聚于同一点时，我们称其一致，而不是发生冲突。 法原理 这种模型中得到启示并用于解决优化问题。 ，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，称之为粒子。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的 适值 ( ， 每个粒子还有一个速 度决定它们飞翔的方向和距离。 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索 [1]。 始化为一群随机粒子 (随机解 )，然后通过迭代找到最优解 。在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己；第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解称为个体极值；另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 假设在一个 D 维的目标搜索空间中 ， 有 N 个粒子组成一个群落 ， 其中第 i 个粒子表示为一个 D 维的向量 ),,,( 21 ? ， ,2,1 ?? 。 第 i 个粒子的“飞行 ”速度也是一个 D 维的向量 ， 记为 ),,21i ，（?， 3,2,1 ??i 。 第 i 个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值 ， 记为 ),,,(21 st ?， ,2,1 ?? 。 整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值 ， 记为 ),,,(21 e st ?2010届信息与计算科学专业毕业设计 5 在找到这两个最优值时 ， 粒子根据如下的公式 ( ( 更新自己的速度和位置 [12]： ? ? )(2211 ?????(?(2. 2) 其中 ： 1c 和 2c 为学习因子，也称加速常数 ( 1r 和 2r 为 [0， 1]范围内的均匀随机数。式 (边由三部分组成，第一部分为 ―惯性 (或―动量 (部分，反映了粒子的 运动 ―习惯 (，代表粒子有维持自己先前速度的趋势；第二部分为 ―认知 (部分，反映了粒子对自身历史经验的记忆 (回忆 (代表粒子有向自身历史最佳位置逼近的趋势；第三部分为 ―社会 (部分，反映了粒子间协同合作与知识共享的群体历史经验，代表粒子有向群体或邻域历史最佳位置逼近的趋势 ，根据经验 ，通常 221 ?? ,2,1 ?? 。 ],[m a xm a x ?， 由用户设定用来限制粒子的速度。 1r 和 2r 是介于 ]1,0[ 之间的随机数 [2][5]。 本粒子群算法流程 算法的流程如下： ① 初始化粒子群 ， 包括群体规模 N ， 每个粒子的位置 ② 计算每个粒子的适应度值 ][ ③ 对每个粒子 ， 用它的适应度值 ][（ 果)(][ ， 则用 ][换掉 ）（ ④ 对每个粒子 ， 用它的适应度值 ][全局极值 如果)(][ 则用 ][ ⑤ 根据公式 （ （ 更新粒子的速度 ⑥ 如果满足结束条件 (误差足够好或到达最大循环次数 )退出，否则返回 ② 。 任侃：粒子群优化算法及其参数设置 6 图 点 1、 式 (第 1部分可理解为粒子先前的速度或惯性 ； 第 2部份可理解为粒子的“认知”行为 ， 表示粒子本身的思考能力 ； 第 3部分可理解为粒子的“社会”行为 ， 表示粒子之间的信息共享与相互合作。公式 (表示了粒子在求解空间中 ，由于相互影响导致的运动位置调整。整个求解过程中 ， 惯性权重 w 、加速因子 1c 和2c 和最大速度 同维护 粒子对全局和局部搜索能力的平衡。 输出结 果 根据方程 (粒子的位置进行进化 根据方程 (粒子的速度 进行进化 求出整个群体的全局最优值 求出每个粒子的个体最优 计算每个粒子的适应值 初始化每个粒子的速度和位置 是否满足结束条件 是 否 开 始 2010届信息与计算科学专业毕业设计 7 2、 粒子群优化算法初期 ， 其解群随进化代数表现了更强的随机性 ， 正是由于其产生了下一代解群的较大的随机性 ， 以及每代所有解的“信息”的共享性和各个解的“自我素质”的提高。 3、 一个优势就是采用实数编码 ， 不需要像遗传算法一样采用二进制编码 (或者采用针对实数的遗传操作 ) 。例如对于问题 232221 x??? 粒子可以直接编码为 ),,(321 而适应度函数就是 )(。 4、 粒子具有“记 ),,(321 特性 ， 它们通过“自我”学习和向“他人”学习 ， 使其下一代解有针对性的从“先辈”那里继承更多的信息 ， 从而能在较短的时间内找到最优解。 5、 与遗传算法相比 ， 粒子群优化算法的信息共享机制是很不同的 :在遗传算法中 ， 染色体互相共享信息 ， 所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动 ;在粒子群优化算法中 ， 信息流动是单向的 ， 即只有 这使得整个搜索更新过程跟随当前解。 惯性权重的粒子群算法 探索是偏离原来的寻优轨迹去寻找一个更好的解，探索能力是一个算法的全局搜索能力。开发是利用一个好的解，继续原来的寻优轨迹去搜索更好的解，它是算法的局部搜索能力。如何确定局部搜索能力和全局搜索能力的比例，对一个问题的求解过程很重要。 1998年， ]提出了带有惯性权重的改进粒子群算法。其进化过程为： ))()()(())()()(()()1( 2211 ????? （ )1()()1( ???? 在式 (，第一部分表示粒子先前的速度，用于保证算法的全局收敛性能；第二部分、第三部分则是使算法具有局部收敛能力。可以看出，式 （ 惯性权重 w 表示在多大程度上保留原来的速度。 w 较大，全局收敛能力强，局部收敛能力弱； w 较小，局部收敛能力强，全局收敛能力弱。 当 1?w 时，式 (式 (全一样，表明带惯性权重的粒子 群算法是基本粒子群算法的扩展。实验结果表明， w 在 ]? 之间时， 子群优化算法及其参数设置 8 敛速度，而当 2.1?w 时，算法则易陷入局部极值。 子群算法的研究现状 在算法的理论研究方面。目前 部分研究者对算法的 收敛性 进行了分析，大部分研究者在算法的结构和性能改善方面进行研究，包括 参数分析，拓扑结构，粒子多样性保持，算法融合和性能比较 等。 于实 现、设置参数少、无需梯度信息等特点，其在连续非线性优化问题和组合优化问题中都表现出良好的效果。 2010届信息与计算科学专业毕业设计 9 改进策略 由于 成粒子种群的快速趋同效应，容易出现陷入 局部极值、早熟收敛或停滞现象 [12同时， 15]。为了克服上述不足，各国研究人员相继提出了各种改进措施。本文将这些改进分为 4类： 粒子群初始化、邻域拓扑、参数选择和混合策略 。 子群初始化 研究 表明，粒子群初始化对算法性能产生一定影响 [16]。为了初始种群尽可能均匀覆盖整个搜索空间，提高全局搜索能力， 7]提出了基于种群初始化方法；薛明志等人 [18]采用正交设计方法对种群进行初始化； 人 [19]将标准 基于此研究粒子群的初始位置，使它们具有正交的运动轨迹；文献 [16]认为均匀分布随机数进行初始化实现容易但尤其对高维空间效果差，并另外比较了 3种初始化分布方法。 域拓扑 根据粒子邻域是否为整个群体， 局部模型 [20]。对于 型，每个粒子与整个群体的其他粒子进行信息交换，并有向所有粒子中的历史最佳位置移动的趋势。 1]指出， 型虽然具有较快的收敛速度，但更容易陷入局部极值。为了克服 局模型的缺点，研究人员采用每个粒子仅在一定的邻域内进行信息交换，提出各种 部模型 [21,]。根据现有的研究成果，本文将邻域分为 空间邻域 (、 性 能空间(域和社会关系邻域 (空间邻域直接在搜索空间按粒子间的距离 (如欧式距离 )进行划分，如 3]引入一个时变的欧式空间邻域算子：在搜索初始阶段，将邻域定义为每个粒 子自身；随着迭任侃：粒子群优化算法及其参数设置 10 代次数的增加，将邻域范围逐渐扩展到整个种群。性能空间指根据性能指标 (如适应度、目标函数值 )划分的邻域，如文献 [24]采用适应度距离比值 (选择粒子的相邻粒子。社会关系邻域通常按粒子存储阵列的索引编号进行划分[25]，这也是研究最多的一种划分手段，主要有 [21]：环形拓扑 (or 轮形拓扑 (星形拓扑 (塔形拓扑 (冯 －诺以曼拓扑 (及随机拓扑 (。针对不同的优化问题，这些拓扑的性能表现各异；但总的来说，随机拓扑往往对大多数问题能表现出较好的性能，其次是冯－诺以曼拓扑 [22]。 M. 5]对随机拓扑进行了进一步分析，并在 2006年版和 2007年版的标准 3]中采用了随机拓扑。此外，文献 [21]提出动态社会关系拓扑 (初始阶段粒子采用环形拓扑(随着迭代次 数的增加，逐渐增加粒子间连接，最后形成星形拓扑 ( 此外，还有其它一些主要对群体进行划分的邻域结构 (本文暂称 “ 宏观邻域 ” ；则上述邻域称为 “ 微观邻域 ” )。文献 [19]引入了子种群，子种群间通过繁殖 (现信息交流。 0]提出了社会趋同 (型，使用簇分析将整个粒子群划分为多个簇，然后用簇中心代替带收缩因子 X. 1]根据粒子相似性动态地将粒子群体按种类划分为多个子 种群，再以每个子种群的最佳个体作为每个粒子的邻域最佳位置。 22]提出等级 采用动态等级树作为邻域结构，历史最佳位置更优的粒子处于上层，每个粒子的速度由自身历史最佳位置和等级树中处于该粒子上一个节点的粒子的历史最佳位置决定。文献 [13]采用主－仆模型 (其中包含一个主群体，多个仆群体，仆群体进行独立的搜索，主群体在仆群体提供的最佳位置基础上开展 搜索。文献 [14]将小生境 (术引入到 出了小生境 文献 [15]采用多群体进行解的搜索。文献 [14]则每间隔一定代数将整个群体随机地重新划分，提出动态多群体 在标准的 有粒子仅仅向自身和邻域的历史最佳位置聚集，而没有向邻域内其他个体 (即使这些个体很优秀 )学习，造成信息资源的浪费，甚至因此而陷入局部极值；考虑到此因素， 人 [17]提出了全信息粒子群 (在 个粒子除了自身和邻域最佳历史位置外，还学习邻域内其他粒子的成功经验。 上述粒子间学习是在整个 D 维空间中构造邻域进行的，这样当搜索空间维数较高时往往容易遭受 ―维数灾 (of 的困扰 [14]。 基于这方面的考2010届信息与计算科学专业毕业设计 11 虑， 18]提出了协作 法，其基本思路就是采用协作行为，利用多个群体分别在目标搜索空间中 的不同维度上进行搜索，也就是一个优化解由多个独立群体协作完成，每个群体只负责优化这个解矢量部分维上的分量。 9] 提出一种类似的协作 称为并发 它采用两个群体并发地优化一个解矢量。近来，人 [20]结合文献 [18,19]的技术，提出了等级协作 无论是粒子群在 目的都是为了每个粒子能够找到有利 于快速收敛到全局最优解的学习对象。 J. 人 [4]提出了一种既可以进行 能在不同维上选择不同学习对象的新的学习策略，称为全面学习 与传统 且其每一维可以向不同的粒子学习；该学习策略使得每个粒子拥有更多的学习对象，可以在更大的潜在空间飞行，从而有利于全局搜索。 ）（ 1),()1()()( ????? i?（ 其中 ? 为加速因子， r 为 [0,1]内的均匀随机数 ， )(i 在第维的学习对象，它通过下面的策略决定：产生 [0,1]内的均匀随机数，如果 j 该随机数大
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粒子群算法优化PID参数
仿真不出结果
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用的是《MATLAB智能算法30个案例分析》中的程序
1.文件名为PSO_PID.m
function z = PSO_PID(x)& && && && && && &
assignin('base','Kp',x(1));& && && && && && & % 粒子群依次赋值给Kp& && && && && && && && && && && && && && &&&这部分运行结果& PSO_PID& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &
assignin('base','Ki',x(2));& && && && && && && &% 粒子群依次赋值给Ki& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &&&Error using PSO_PID (line 2)
assignin('base','Kd',x(3));& && && && && && & % 粒子群依次赋值给Kd& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && & Not enough input arguments.
[ y_out] = sim('PID_Model', [0, 20]); % 使用命令行运行控制系统模块
z = y_out(end, 1);& && && && && && && && && & % 返回性能指标
2.文件名为Optm1_PSO_PID.m
%% 清空环境clearclc
%% 参数设置w = 0.6;& && &% 惯性因子c1 = 2;& && & % 加速常数c2 = 2;& && & % 加速常数
Dim = 3;& && && && &% 维数SwarmSize = 100;& & % 粒子群规模ObjFun = @PSO_PID;&&% 待优化函数句柄
MaxIter = 100;& && &% 最大迭代次数&&MinFit = 0.1;& && & % 最小适应值
Vmax = 1;Vmin = -1;Ub = [300 300 300];Lb = [0 0 0];
%% 粒子群初始化& & Range = ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb);& & Swarm = rand(SwarmSize,Dim).*Range + ones(SwarmSize,1)*L& &&&% 初始化粒子群& & VStep = rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin) + V& && && && && & % 初始化速度& & fSwarm = zeros(SwarmSize,1);for i=1:SwarmSize& & fSwarm(i,:) = feval(ObjFun,Swarm(i,:));& && && && && && && && & % 粒子群的适应值end
%% 个体极值和群体极值[bestf bestindex]=min(fSwarm);zbest=Swarm(bestindex,:);& &% 全局最佳gbest=S& && && && && & % 个体最佳fgbest=fS& && && && &&&% 个体最佳适应值fzbest=& && && && && &% 全局最佳适应值
%% 迭代寻优iter = 0;y_fitness = zeros(1,MaxIter);& &% 预先产生4个空矩阵K_p = zeros(1,MaxIter);& && && &K_i = zeros(1,MaxIter);K_d = zeros(1,MaxIter);while( (iter & MaxIter) && (fzbest & MinFit) )& & for j=1:SwarmSize& && &&&% 速度更新& && &&&VStep(j,:) = w*VStep(j,:) + c1*rand*(gbest(j,:) - Swarm(j,:)) + c2*rand*(zbest - Swarm(j,:));& && &&&if VStep(j,:)&Vmax, VStep(j,:)=V end& && &&&if VStep(j,:)&Vmin, VStep(j,:)=V end& && &&&% 位置更新& && &&&Swarm(j,:)=Swarm(j,:)+VStep(j,:);& && &&&for k=1:Dim& && && && &if Swarm(j,k)&Ub(k), Swarm(j,k)=Ub(k); end& && && && &if Swarm(j,k)&Lb(k), Swarm(j,k)=Lb(k); end& && &&&end& && &&&% 适应值& && &&&fSwarm(j,:) = feval(ObjFun,Swarm(j,:));& && &&&% 个体最优更新& && && && & if fSwarm(j) & fgbest(j)& && && && &gbest(j,:) = Swarm(j,:);& && && && &fgbest(j) = fSwarm(j);& && &&&end& && &&&% 群体最优更新& && &&&if fSwarm(j) & fzbest& && && && &zbest = Swarm(j,:);& && && && &fzbest = fSwarm(j);& && &&&end& & end& &&&iter = iter+1;& && && && && && && & % 迭代次数更新& & y_fitness(1,iter) =& && && &% 为绘图做准备& & K_p(1,iter) = zbest(1);& & K_i(1,iter) = zbest(2);& & K_d(1,iter) = zbest(3);end%% 绘图输出figure(1)& && &% 绘制性能指标ITAE的变化曲线plot(y_fitness,'LineWidth',2)title('最优个体适应值','fontsize',18);xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('适应值','fontsize',18);set(gca,'Fontsize',18);
figure(2)& && &% 绘制PID控制器参数变化曲线plot(K_p)hold onplot(K_i,'k','LineWidth',3)plot(K_d,'--r')title('Kp、Ki、Kd 优化曲线','fontsize',18);xlabel('迭代次数','fontsize',18);ylabel('参数值','fontsize',18);set(gca,'Fontsize',18);legend('Kp','Ki','Kd',1);
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论坛里也有这个程序的
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提示什么错误
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这个是有原程序的:)
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源程序在哪里啊？求
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，求发一份，好人一生平安
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