粒子X算法应用实例？
粒子X算法，也称粒子X优化算法或鸟X觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm – EA)。
PSO 算法属于进化算法的一种，它从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质，它比遗传算法更为简单，它没有遗传算法的“交叉” (Crossover) 和“变异” (Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子X算法是一种并行算法。
解释该程序，关于粒子X优化算法的程序。。。每句都要翻译，讲清楚什么意思~~~拜托大家了
- functiоn X=PSOlunwenBZC=0.001;Mk=400;c=1.001;c1=1.49445;c2=1.49445;maxgen=500;%进化次数 sizepop=200;%种X规模D=9;Vmax=0.1;Vmin=-0.1;popmax=ones(1,D);popmin=zeros(1,D);pop=zeros(sizepop,D);V=pop;fitness=zeros(1,sizepop);V=pop;fitness=zeros(1,sizepop);for i=1:sizepop %随机产生一个种X pop(i,:)=rand(1,D).*(popmax-popmin)+popmin;%初始化粒子位置 V(i,:)=rand(1,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;%初始化速度 %计算力自适应度 fitness(i)=fitnesslunwen(pop(i,:),Mk);????总是提示这一行有错误end%根据初始粒子位置寻找个体极值和种X极值[bestfitness bestindex]=min(fitness);zbest=pop(bestindex,:);%全局最佳gbest=pop;%个体最佳fitnesszbest=fitness;%个体最佳适应度fitnessgbest=bestfitness;%全局最佳适应度值%%迭代寻优yy=zeros(1,maxgen);wmax=1;wmin=0;for i=(1:maxgen) i Mk=Mk*c w=wmax-((wmax-wmin)maxgen)*i %w=0.8 for j=1:sizepop %速度更新 V(j,:)=w*V(j,:)+c1*rand*(gbest(j,:)-pop(j,:))+c2*rand*(zbest-pop(j,:)); V(j,find(V(j,:)Vmax))=Vmax; V(j,find(V(j,:)Vmin))=Vmin; %种X更新 pop(j,:)=pop(j,:)+0.2*V(j,:); pop(j,find(pop(j,:)popmax))=popmax(find(pop(j,:)popmax)); pop(j,find(pop(j,:)popmin))=popmin(find(pop(j,:)popmin)); %新粒子的适应度值 fitness(j)=fitnesslunwen(pop(j,:),Mk); end %个体极值和种X极值更新 for 敞叮搬顾植该邦双鲍晶j=1:sizepop %个体最优更新 if fitness(j)fitnessbest(j) gbest(j,:)=pop(j,:); fitnessgbest(j)=fitness(j); end %种X最优更新 if fitness (j)fitnesszbest zbest=pop(j,:); fitnesszbest+fitness(j); end end yy(i)=fitnesszbest;endX=zbest%%结果分析figure(1);plot(yy)title([适应度曲线‘终止代数=’num2str(maxgen)]);？？？？总提示[符号使用的不对 xlabel(进化代数);ylabel(适应度);title(w-pso)问题补充： 目前就是调试不通，，，，，，这个程序是别人运行好的 可是我总有问题！~
- 你的不稳定是指无法收敛,还是每次收敛的结果都不一样?如果是每次收敛结果不一样,那很正常,无非是因为搜索到了局部最小点,将粒子数配大一点就行了.如敞叮搬顾植该邦双鲍晶果是无法收敛,我觉得你还是得检查一下你的程序问题.
MATLAB基于粒子X算法求解多目标优化问题，哪位大神帮个忙，跪谢啦！
- ???Error in == fitness6 at 19result(1)=-0.785*L(m)*s(m)*x(2,m,n)Lmax;Error in == gd at 77 P(i)=fitness6(x(i,:));这是出现的错误提示，哪位大神帮帮忙，有悬赏，谢谢了，跪求问题补充： ??? Attempted to access x(2,1,1); index out of bounds because size(x)=[1,180].Error in == fitness6 at 19result(1)=-0.785*L(m)*s(m)*x(2,m,n)Lmax;Error in == gd at 77 P(i)=fitness6(x(i,:));这是错误提示，谢谢大神啦
- 别贴力图片，贴程序，调试用。
粒子X优化算法：测试函数的MATLAB代码，最好有注释
- 最近在改进粒子X优化算法，需要测试函数做仿真实验！如sphere，rosenbrock,Rastrigrin,Griewank等函数！求大神帮忙，把这些函数用matlab编写，若能运行，切没有错误，定当采纳答案，提高悬赏，先谢谢大神了
- 抄写起来太麻烦，不过有一本说上有完整的代码。
我想用粒子X算法做测点的优化配置问题，谁能给一下粒子X算法的MATLAB的程序，还有如何确定X体的规模
- 程序详细一些比较好。刚接触这个算法不是太懂
- 电饭锅电饭锅
求助大神。基于粒子X算法的函数优化问题求解。毕业论文。
- 最好有matlab仿真.多谢
- 基于粒子X算法的函数优化问题原创
请教粒子X优化算法和最小二乘法的优缺点
- 可能知识有限，实在没有看出什么相同点。对于粒子X而言，每个粒子以及系统都存在一定的规律，具体一点说就是薛定虎筏港禾蕃鼓歌态攻卡谔方程的范畴下。而对于蚁X来说，我想，应该涉及到生物学的范畴吧，涉及到蚁X的生活方式，交流方式，或许还要涉及到博弈论、统筹学方面的知识，这方面完全不懂了。
“粒子X优化算法及其在路径优化中的应用研究”计算机论文怎么写？
- 1、对粒子X优化算法基本原理的研究，收集相关资料，并进行分析；2、研究通过粒子X优化算法编写程序；3、学习相关理论知识，利用粒子X优化算法编写程序；4、调试并完善程序5、通过Matlab实验平台实现
- 恩，嗨，我知道怎么搞这个东西，还是有点难度，要做仿真
