文章目录
1 算法基本概念
2 算法的MATLAB实现
2.1 算法的基本程序
2.2 适应度函数
示例
2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用
3 粒子群算法的权重控制
3.1 线性递减法...粒子群优化算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法通用性较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性，更高效地解决问题。...2 算法的MATLAB实现
基本粒子群算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值符号集 { 0 , 1 } \{0,1\} {
0,1} 所组成。...用ASCII保存粒子速度的数值
end
在MATLAB中，编程实现的基本粒子群算法基本函数为PSO，其调用格式如下：
[xm, dv] = PSO(fitness, N, c1, c2, w, M,...使用MATLAB实现基本粒子群（PSO）算法代码如下：
function[xm,fv]=PSO(fitness, N, c1, c2, w, M, D)
%%%%%%%给定初始化条件%%%%%%%
%
