粒子群算法

资 源 简 介

基于集合的离散粒子群算法，加入自需要的参数即可运行！例如global popsize; %种群规模 %global popnum; %种群数量 global pop; %种群 %global c0; %速度惯性系数,为0—1的随机数 global c1; %个体最优导向系数 global c2; %全局最优导向系数 global gbest_x; %全局最优解x轴坐标 global gbest

详 情 说 明

在这段文本中，我们看到了基于集合的离散粒子群算法的一些参数。如果你想要运行这个算法，你需要加入自己需要的参数。除此之外，你还可以考虑以下一些因素：

- 种群规模：这是指你的种群中包含的粒子数量。你可以使用global popsize来设置种群规模。

- 速度惯性系数：这个参数会影响到粒子的速度和位置，从而影响算法的运行结果。你可以考虑使用0-1之间的随机数来设置这个参数。

- 个体最优导向系数和全局最优导向系数：这两个参数会影响粒子的移动方向。你可以使用global c1和global c2来设置这两个参数。

- 迭代次数和当前迭代次数：这两个参数会影响算法的运行时间和效果。你可以使用global gen和global exetime来设置这两个参数。

- 最大速度：这个参数会限制粒子的移动速度。你可以使用global max_velocity来设置这个参数。

除此之外，还有一些其他的参数，例如种群数量、最优解变化轨迹等等。希望这些信息能够帮助你更好地理解这个算法。