matlab平台下的粒子群算法程序设计与优化分析【字数：11567】
摘 要20世纪90年代，研究学者门开始钻研粒子群算法的研究, 它的基本思想是模仿自然界生物的群体行为来学习研究，一般来说自然界的生物并非智能,但整个生物群体确实复杂难寻的。可以用于科学研究，也可以在工程上利用。目前已经成为了计算机范畴的热门话题。同时，因为最后需要用PSO去解决实际的问题，会有很多的约束条件，或者会有多个优化目标参数，而在粒子群算法刚提出时的依据是单个参数的优化，不具备处理多个条件的限制。根据这些情况，本论文的研究工作如下起首主要讨论了粒子群研究的发展现状，研究的背景和意义，之后分析了粒子群算法的程序设计的基本框架，算法原理和在工程中的应用。在后，用matlab模拟仿真了粒子群算法的具体工作方式和流程，并通过案例来分析多目标粒子群优化算法的优势与不足。
目录
第一章 绪论 1
1.1 课题研究背景及意义 1
1.2 课题研究内容和结构 1
第二章 粒子群算法及其理论基础 3
2.1 粒子群算法原理 3
2.1.1 原始粒子群算法 3
2.1.2 标准粒子群算法 3
2.2 粒子群的关键技术及拓扑结构 4
2.3 粒子群算法的理论分析 5
2.3.1 粒子的线性离散系统构建 5
2.3.2 粒子群算法的收敛性分析 6
2.4 粒子群算法在实际问题中的应用 7
2.4.1 粒子群算法在水分运动曲线参数的应用 7
2.4.2 粒子群算法在CCMV模型中的应用 7
第三章 基于matlab的粒子群算法程序设计 8
3.1 matlab简介 8
3.2 用matlab实现粒子群算法 8
3.2.1 粒子群的初始化 8
3.2.2 群体Gbest和Pbest的确定 8
3.2.3 粒子速度和位置的更新 9
3.2.4 粒子Pbest和Gbest的更新 10
3.3 利用matlab模拟仿真 10
3.4 粒子群算法在实际问题中的应用与优势分析 12
3.4.1 利用粒子群算法解决函数问题 12
3.4.2 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
求最大值matlab代码 15
3.4.3 函数求解结果 17
3.4.4 粒子群算法优势分析 18
第四章 粒子群算法优化分析 19
4.1 多目标优化算法 19
4.2 多目标优化算法发展进程 20
4.2.1 传统多目标算法及其局限性 20
4.2.2 进化多目标优化算法 20
4.3 多目标优化算法matlab程序 21
4.3.1 主函数源程序 21
4.3.2 适应度函数源程序 22
4.4 多目标粒子群优化算法在电子信息工程中的应用分析 23
4.4.1 用粒子群算法实现电路功率跟踪仿真 23
4.4.2 matlab程序代码 26
4.5 多目标粒子群优化算法工程设计应用范畴 28
结束语 30
参考文献 31
致 谢 32
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
现在最优化已经不在陌生，随着科技技术的提高。这个词在显示生活中已经十分普遍。最优化是需要通过数学验算得出的，，一直以来人们一支对这个方面做出努力。 自从17世纪以来，研究学者们就在使用微积分来对粒子群算法进行理论的研究。然而，因为各种原因的限制，在1930年，优化理论还未形成。自从第一台计算机研究出来，伴随着生产活动的更新迭代，最优化迫在眉睫。与此同时，由于建算计越来越先进，一些困难的科学难题有了求解办法，使优化理论运用到各个领域中。
在计算机技术发展越来越快的今天，优化问题的解决被提上了日程。这可客观原因促使了优化的理论得到了巨大的发展，优化算法也在进步之中。也是在这个时候牛顿算法，形式搜寻法，梯度法等算法被相继研究出来。这些算法对优化理论的发展起了决定性的作用，但是，遇到实际问题的时候，这些算法遇到了非常的困难。比如在一些包含变量，多个目标解的情况下，以上算法的实际效率很低，尤其在解决大规模问题的时候，需要太长的时间去完成。导致算法的收敛性，可视化等方面不能满足实际应用。直到1980年，一些智能化的优化理论被相继研究出来。这些新算法没有那么多的限制，如连续性，可导，局域等，甚至连表达式都可以忽略。同时，在可视化也呈现了巨大的优势。这些算法的广泛应用，为最优化的发展提供了巨大的力量。以计算机的角度来看，粒子群算法与GA算法有点相似，但不同的方面是，PSO是一种模仿性的算法，模仿鸟群等行为来进行类比，粒子群算法概念简单，没有那么多的参数，具有可行性的特点，自从被提出来就成为热点，研究成果层出不穷，为粒子群理论的发展注入了青春和活力，推动了理论的快速发展。特别是每年都举办的进化计算国际大会，体现了对粒子群算法研究的重视。
然而依然有很多问题没有解决如怎么才能加强对几步最优解的算法研究，如何求实际多峰的问题和算法太复杂等。再者，因为算法研究的时候没考虑到实际的问题，只是针对单目标提出的，因此要考虑如何改进才能解决实际问题，这将决定粒子群算法的发展方向，也是本文研究的重点。
1.2 课题研究内容和结构
起首主要讨论了粒子群研究的发展现状，研究的背景和意义，之后分析了粒子群算法的程序设计的基本框架，粒子群算法的基本原理和在实际生活中的应用。在后，用matlab模拟仿真了粒子群算法的具体工作方式和流程，在分析了粒子群算法的优势与不足。
粒子群算法，简称PSO，是上个世纪90年代才开始慢慢发展起来的学科，它的概念简单，应用方便，收敛性高被人所熟悉。与遗传算法有许多相近的方面，但粒子群算法的有点更多，收敛性更高，更好的全局最优解能力。 粒子群算法对数量的反应十分巨大，所以一般设在500到1000之间，速度影响不是很大，也可用于连续性问题。因为粒子群的应用简单，流程清晰。在计算处理，图像技术，土地测量都得到了广泛的应用。伴随着研究的深入，越来越多的问题需要解决。
目录
第一章 绪论 1
1.1 课题研究背景及意义 1
1.2 课题研究内容和结构 1
第二章 粒子群算法及其理论基础 3
2.1 粒子群算法原理 3
2.1.1 原始粒子群算法 3
2.1.2 标准粒子群算法 3
2.2 粒子群的关键技术及拓扑结构 4
2.3 粒子群算法的理论分析 5
2.3.1 粒子的线性离散系统构建 5
2.3.2 粒子群算法的收敛性分析 6
2.4 粒子群算法在实际问题中的应用 7
2.4.1 粒子群算法在水分运动曲线参数的应用 7
2.4.2 粒子群算法在CCMV模型中的应用 7
第三章 基于matlab的粒子群算法程序设计 8
3.1 matlab简介 8
3.2 用matlab实现粒子群算法 8
3.2.1 粒子群的初始化 8
3.2.2 群体Gbest和Pbest的确定 8
3.2.3 粒子速度和位置的更新 9
3.2.4 粒子Pbest和Gbest的更新 10
3.3 利用matlab模拟仿真 10
3.4 粒子群算法在实际问题中的应用与优势分析 12
3.4.1 利用粒子群算法解决函数问题 12
3.4.2 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
求最大值matlab代码 15
3.4.3 函数求解结果 17
3.4.4 粒子群算法优势分析 18
第四章 粒子群算法优化分析 19
4.1 多目标优化算法 19
4.2 多目标优化算法发展进程 20
4.2.1 传统多目标算法及其局限性 20
4.2.2 进化多目标优化算法 20
4.3 多目标优化算法matlab程序 21
4.3.1 主函数源程序 21
4.3.2 适应度函数源程序 22
4.4 多目标粒子群优化算法在电子信息工程中的应用分析 23
4.4.1 用粒子群算法实现电路功率跟踪仿真 23
4.4.2 matlab程序代码 26
4.5 多目标粒子群优化算法工程设计应用范畴 28
结束语 30
参考文献 31
致 谢 32
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
现在最优化已经不在陌生，随着科技技术的提高。这个词在显示生活中已经十分普遍。最优化是需要通过数学验算得出的，，一直以来人们一支对这个方面做出努力。 自从17世纪以来，研究学者们就在使用微积分来对粒子群算法进行理论的研究。然而，因为各种原因的限制，在1930年，优化理论还未形成。自从第一台计算机研究出来，伴随着生产活动的更新迭代，最优化迫在眉睫。与此同时，由于建算计越来越先进，一些困难的科学难题有了求解办法，使优化理论运用到各个领域中。
在计算机技术发展越来越快的今天，优化问题的解决被提上了日程。这可客观原因促使了优化的理论得到了巨大的发展，优化算法也在进步之中。也是在这个时候牛顿算法，形式搜寻法，梯度法等算法被相继研究出来。这些算法对优化理论的发展起了决定性的作用，但是，遇到实际问题的时候，这些算法遇到了非常的困难。比如在一些包含变量，多个目标解的情况下，以上算法的实际效率很低，尤其在解决大规模问题的时候，需要太长的时间去完成。导致算法的收敛性，可视化等方面不能满足实际应用。直到1980年，一些智能化的优化理论被相继研究出来。这些新算法没有那么多的限制，如连续性，可导，局域等，甚至连表达式都可以忽略。同时，在可视化也呈现了巨大的优势。这些算法的广泛应用，为最优化的发展提供了巨大的力量。以计算机的角度来看，粒子群算法与GA算法有点相似，但不同的方面是，PSO是一种模仿性的算法，模仿鸟群等行为来进行类比，粒子群算法概念简单，没有那么多的参数，具有可行性的特点，自从被提出来就成为热点，研究成果层出不穷，为粒子群理论的发展注入了青春和活力，推动了理论的快速发展。特别是每年都举办的进化计算国际大会，体现了对粒子群算法研究的重视。
然而依然有很多问题没有解决如怎么才能加强对几步最优解的算法研究，如何求实际多峰的问题和算法太复杂等。再者，因为算法研究的时候没考虑到实际的问题，只是针对单目标提出的，因此要考虑如何改进才能解决实际问题，这将决定粒子群算法的发展方向，也是本文研究的重点。
1.2 课题研究内容和结构
起首主要讨论了粒子群研究的发展现状，研究的背景和意义，之后分析了粒子群算法的程序设计的基本框架，粒子群算法的基本原理和在实际生活中的应用。在后，用matlab模拟仿真了粒子群算法的具体工作方式和流程，在分析了粒子群算法的优势与不足。
粒子群算法，简称PSO，是上个世纪90年代才开始慢慢发展起来的学科，它的概念简单，应用方便，收敛性高被人所熟悉。与遗传算法有许多相近的方面，但粒子群算法的有点更多，收敛性更高，更好的全局最优解能力。 粒子群算法对数量的反应十分巨大，所以一般设在500到1000之间，速度影响不是很大，也可用于连续性问题。因为粒子群的应用简单，流程清晰。在计算处理，图像技术，土地测量都得到了广泛的应用。伴随着研究的深入，越来越多的问题需要解决。
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