这是简单的基本算法功能。
这个函数是插图和类比推理程序理解和想象粒子群优化理论在更好的方式以及它是如何实现的。
这个您还需要有一个函数运行MinMaxCheck。(文件Id: # 43251)
算法描述:http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_swarm_optimization
项目描述:
% %
%的输入变量
% Bird_in_swarm =数量的粒子=代理=候选人
% Number_of_quality_in_Bird =数量的变量
%
% MinMaxRange: jx2矩阵;j行包含j变量的最小和最大值
%说你有一个变量N1
%可以有M1最大值和最小值M1
%你的矩阵将(m1 m1)
%更多:
% (m1 m1;m2广义货币供应量;乔丹乔丹)
%
% Food_availability =目标函数与一个输入变量(超过一个变量可以使用数组)
%的例子有两个变量
% f = funfunc(数组)
% =数组(1);
% b =数组(2);
% f = a + b;
%结束
% Food_availability是一个字符串,对上面的例子:“funfunc”
%
% availability_type是字符串“最小值”或“max”检查根据需要最小化或最大化Food_availability
% velocity_clamping_factor(通常2)
% cognitive_constant = c1 =个人学习速率(通常2)
% social_constant = c2 =社会参数(通常2)
%通常C1 + C2 > = 4
%
% Inertia_weight =在搜索过程的开始,多元化是权重,而强化权重的搜索过程。
% Min_Inertia_weight =惯性最小重量0.4(通常)
% Max_Inertia_weight = max惯性权重(通常0.9)
% max_iteration =多少次调整的位置群/群鸟类其寻求食物
%
%
%输出变量
% optimised_parameters:最优参数

需要MinMaxCheck MATLAB函数。(文件Id: # 43251)
http://www.mathworks.in/matlabcentral/fileexchange/43251-bound-values-of-an-array

如果程序可以帮助你以任何方式在研讨会/项目/研究/论文等工作,请把我们的工作(这个页面或论文)。

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