主要内容

partminleswarm.

粒子群优化

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句法

X = Pricstleswarm（有趣，NVARS）
X = PricticleSwarm（有趣，NVARS，LB，UB）
x = particleswarm(有趣,据nvar磅,乌兰巴托,选项)
X = ParticleSwarm（问题）
[x，fval，extflag，输出] = particleswarm（___）

描述

例子

X= particleswarm（乐趣那据nvar）试图找到一个向量X达到局部最小值乐趣．据nvar尺寸(设计变量的数量)是乐趣．

笔记

传递额外的参数说明如何在必要时向目标函数传递额外参数。

例子

X= particleswarm（乐趣那据nvar那磅那乌兰巴托）在设计变量上定义一组下限和上限，X，因此在该范围内发现解决方案磅≤X≤乌兰巴托．

例子

X= particleswarm（乐趣那据nvar那磅那乌兰巴托那选项）最小化默认优化参数替换为值选项．放lb = []和乌兰巴托= []如果没有边界存在。

X= particleswarm（问题）找到最低限度问题中描述的结构问题．

例子

[X那fval.那ExitFlag.那输出] = particleswarm（___），对于上述任何输入参数，返回：

  • 一个标量fval.，这是目标函数值有趣的(x)

  • 一个值ExitFlag.描述退出条件

  • 结构输出包含关于优化过程的信息

例子

全部收缩

最小化一个简单的二元函数。

定义目标函数。

fun = @（x）x（1）* exp（-norm（x）^ 2）;

调用partminleswarm.来最小化函数。

rng默认的重复性的％据nvar = 2;X = Pricstleswarm（有趣，NVARS）
优化结束：最后一个options的目标值中的相对变化.maxstallerations迭代率小于options.functionTolectance。X = 311.4814

正如您在函数图中看到的那样，这个解决方案离真正的最小值还很远。

fsurf（@（x，y）x。* exp（ - （x。^ 2 + y。^ 2）））

通常，最好设置界限。看用界限最小化简单的功能．

打开生活的脚本

最大限度地减少两个变量具有绑定约束的简单功能。

定义目标函数。

fun = @（x）x（1）* exp（-norm（x）^ 2）;

设置变量的边界。

磅=(-10、-15);UB = [15,20];

调用partminleswarm.来最小化函数。

rng默认的重复性的％据nvar = 2;X = PricticleSwarm（有趣，NVARS，LB，UB）
优化结束：最后一个options的目标值中的相对变化.maxstallerations迭代率小于options.functionTolectance。
x =1×2-0.7071 -0.0000
打开生活的脚本

使用更大的人口和混合函数来试图获得更好的解决方案。

指定目标函数和边界。

fun = @（x）x（1）* exp（-norm（x）^ 2）;磅=(-10、-15);UB = [15,20];

指定选项。

选项= Optimoptions（'particleswarm'那'群体化'，100，“HybridFcn”, @fmincon);

调用partminleswarm.来最小化函数。

rng默认的重复性的％据nvar = 2;x = particleswarm(有趣,据nvar磅,乌兰巴托,选项)
优化结束：最后一个options的目标值中的相对变化.maxstallerations迭代率小于options.functionTolectance。
x =1×2-0.7071 -0.0000
打开生活的脚本

返回可选的输出参数以更详细地检查解决方案流程。

定义问题。

fun = @（x）x（1）* exp（-norm（x）^ 2）;磅=(-10、-15);UB = [15,20];选项= Optimoptions（'particleswarm'那'群体化'，50，“HybridFcn”, @fmincon);

调用partminleswarm.用所有的输出来最小化函数并获得关于解决过程的信息。

rng默认的重复性的％据nvar = 2;[x，fval，出口，输出] = particleswarm（有趣，nvars，lb，Ub，选项）
优化结束：最后一个options的目标值中的相对变化.maxstallerations迭代率小于options.functionTolectance。
x =1×2-0.7071 -0.0000
fval = -0.4289
EXITFLAG = 1
输出=结构与字段：rngstate: [1x1 struct]迭代:43 funccount: 2203消息:'优化结束:客观值的相对变化…“hybridflag: 1

输入参数

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目标函数，指定为函数句柄或函数名称。写下目标函数接受行的长度向量据nvar并返回标量值。

当。。。的时候“UseVectorized”选项是真正的,写乐趣接受A.流行-经过-据nvar矩阵，其中流行是目前的人口大小。在这种情况下，乐趣返回与载体相同的向量流行包含健身功能值。确保这件事乐趣不承担任何特定的尺寸流行,因为partminleswarm.即使在矢量化计算中也可以通过人口的单个成员。

例子：fun = @（x）（x-[4,2]）。^ 2

数据类型:char|function_handle.|字符串

变量数，指定为正整数。解算器通过了长度的行向量据nvar来乐趣．

例子：4.

数据类型:双倍的

下界，指定为实向量或双精度数数组。磅表示下限元素明智磅≤X≤乌兰巴托．

在内部，partminleswarm.转换阵列磅向量磅(:)．

例子：磅=[0;无穷;4)方法x(1)≥0那X（3）≥4．

数据类型:双倍的

上限，指定为真正的矢量或双打数组。乌兰巴托表示上限元素明智磅≤X≤乌兰巴托．

在内部，partminleswarm.转换阵列乌兰巴托向量UB（:)．

例子：UB = [INF; 4; 10]方法X（2）≤4那X（3）≤10．

数据类型:双倍的

选项partminleswarm.，指定为输出优化选择功能。

某些选择缺席优化选择显示。这些选项以斜体列出。有关详细信息,请参见查看选项．

CreationFcn

创建初始群的函数。指定为'pswreationuniform'或功能手柄。默认为'pswreationuniform'．看创建群．
显示

显示级别返回到命令行。

  • '离开'或'没有任何'显示无输出。

  • '最终的'仅显示最终输出（默认值）。

  • 'iter'提供迭代显示。
displayinterval. 迭代显示间隔。迭代显示为每一行打印一行displayinterval.迭代。默认为1．
functiontolerance. 默认为非负标量1 e-6．迭代结束时，最佳目标函数值的相对变化比上一个MaxStallIterations迭代率小于options.FunctionTolerance.．
FunValCheck

检查目标函数和约束值是否有效。'上'当目标函数或约束返回复杂的值时，显示错误，INF.,或南．默认的,'离开'，显示没有错误。
HybridFcn

函数，在之后继续优化partminleswarm.终止。指定为名称或函数句柄。可能的值：

  • '粉丝'

  • “fminsearch”

  • “fminunc”

  • 'patternsearch'

也可以是指定混合函数及其选项的单元格数组，例如{@ fmincon，fminconopts}．默认为[]．看混合函数．

看何时使用混合函数．
惯性 同符号值的二元实向量按递增顺序排列。给出了自适应惯性的下界和上界。为了获得一个常数(非自适应的)惯性，设置两个元素惯性到相同的价值。默认为[0.1,1.1]．看粒子群优化算法．
initialswarmmatrix. 粒子的初始总体或部分总体。m-经过-据nvar矩阵，每一行代表一个粒子。如果m<SwarmSize， 然后partminleswarm.创建更多的粒子，使总数是SwarmSize．如果m>SwarmSize， 然后partminleswarm.使用第一个SwarmSize行。
initialswarmspan.

初始范围的粒子位置@pswcreationuniform创造。可以是正标量或矢量据nvar元素,据nvar是变量的数量。任何粒子组分的范围是-InitialSwarmSpan / 2, InitialSwarmSpan / 2，在必要时进行移位和缩放，以匹配任何边界。默认为2000年．

initialswarmspan.还影响初始粒子速度范围。看初始化．
最大 最大迭代次数partminleswarm.需要。默认为200 * NVARS.， 在哪里据nvar是变量的数量。
MaxStallIterations 默认正整数20.．迭代结束时，最佳目标函数值的相对变化比上一个MaxStallIterations迭代率小于options.FunctionTolerance.．
MaxStallTime 最佳已知目标函数值没有改进的最大秒数。默认正标量INF.．
MaxTime. 最长时间的时间partminleswarm.运行。默认为INF.．
minneighborsfraction. 最小自适应邻域大小，标量0.来1．默认为0.25．看粒子群优化算法．
Objectivelimit. 最小目标值，停止标准。标量，默认-inf.．
outputfcn. 功能句柄或功能手柄阵列。输出功能可以读取迭代数据，并停止求解器。默认为[]．看输出功能和绘图功能．
Plotfcn. 功能名称，函数句柄或功能函数句柄阵列。对于自定义绘图功能，通过功能句柄。绘图函数可以读取迭代数据，绘制每个迭代，并停止求解器。默认为[]．可用内置绘图功能：'pswplotbestf'．看输出功能和绘图功能．
selfadjustment重量 调整速度时每个粒子最佳位置的权重。有限标量默认1.49．看粒子群优化算法．
社交调节重量 调整速度时邻域最佳位置的加权。有限标量默认1.49．看粒子群优化算法．
SwarmSize 群中的粒子数量大于1．默认为分钟（100,10 * NVARS）， 在哪里据nvar是变量的数量。
使用指α. 计算目标函数并行真正的．默认为错误的．看并行或向量化函数计算．
UseVectorized 以向量化的方式计算目标函数真正的．默认为错误的．看并行或向量化函数计算．

优化问题，指定为具有以下字段的结构。

解算器 'particleswarm'
客观的 功能句柄到目标函数，或目标函数的名称。
据nvar 问题的变量数。
磅 载体或下界阵列。
乌兰巴托 矢量或上限阵列。
选项 选择创建的优化选择．
rngstate 解决方案过程开始时随机数生成器的可选状态。

数据类型:塑造

输出参数

全部收缩

解决方案，作为真实载体返回，使目标函数最小化受到任何限制约束。

客观价值，作为真正的标量返回有趣的(x)．

算法停止条件，返回作为识别算法停止的原因的整数。以下列出了值的值ExitFlag.以及相应的原因partminleswarm.停止了。

1

客观价值相对于过去的变化选项。maxStallIterations迭代率小于options.FunctionTolerance.．

0.

超出迭代次数选项。maxIterations．

－1

由输出函数或绘图函数停止的迭代。

－2

界限不一致：一些一世那LB（i）>UB（i）．

－3

最佳目标函数值如下options.Objectivelimit.．

－４

最佳目标函数内值不变化options.maxstalltime.秒。

－5

运行时间超过options.maxtime.秒。

解决方案过程摘要，作为包含有关优化过程信息的结构。

迭代

求解器迭代的数量

funccount

客观函数评估数。

信息

原因算法停止。

hybridflag

从混合函数退出标志。与之涉及HybridFcn选项．

rngstate

默认随机数生成器的状态在算法开始之前。

算法

关于粒子群优化算法的描述，请参见粒子群优化算法．

选择功能

应用程序

这优化Live Editor任务提供可视界面partminleswarm.．

扩展功能

也可以看看

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话题

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