Matlab的粒子群算法的仿真研究
关键词：粒子群优化算法；参数设置；最优解 ；matlab；测试函数
The simulation research of PSO based on Matlab
Abstract: In the flied of intelligence computation, swarm intelligence ,as the artificial intelligence pattern, it open out the living phenomena and evolutional rules in different hierarchies by simulating natural living phenomena。Particle swarm optimization which is a newly heuristic swarm intelligence algorithm, implements competition and collaboration to achieve the optical situation in complex searching space. The algorithm is easy to understood, implemented, and simple calculated, its global search ability and other characteristics has attractive for more and more researchers .Therefore, PSO has become one of the most popular intelligent optimization algorithms which developed rapidly in the resent years. This thesis introduces the basic particle swarm optimization theory and analyze its characteristics , meanwhile the particle swarm optimization principles, characteristics, parameter settings and application. The thesis also adopt classical benchmark functions to detect PSO performance. Finally give the conclusion and its future prospections .
KeyWords：Particle swarm optimization; Parameter; Optimal solution; Matlab; benchmark function
目 录
1.引言 4
1.1 研究背景及课题意义 4
1.2 PSO相关参数 5
1.3 应用领域 5
1.4 电子资源 6
1.5 粒子群算法的发展及研究现状 7
2.基本粒子群算法 9
2.1 粒子群算法思想的起源 9
2.2 算法原理 10
2.3 基本粒子群算法流程 11
2.4 算法特点 12
3.粒子群优化算法及改进策略 14
3.1 粒子群初始化设置 14
3.2 粒子群算法原理及实现 14
3.2.1基本粒子群算法 14
3.2.2 带压缩因子的粒子群算法YSPSO 15
3.2.3权重改进的粒子群算法 16
3.2.4二阶振荡粒子群算法 19
3.2.5混沌粒子群算法 21
3.2.6混合粒子群算法 22
4.仿真结果 26
4.1基本PSO寻优仿真 26
4.2 改进的PSO优化算法 33
5.结论与展望 38
致谢 39
参考文献 40
附录 41
1.引言
1.1 研究背景及课题意义
“人工生命”是来研究具有某些生命基本特征的人工系统。人工生命包括两方面的内容：
1、研究如何利用计算技术研究生物现象。
2、研究如何利用生物技术研究计算问题。
人工生命（artificial life）的概念，主要是指属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计算机软件工程与人工智能技术，人造生命是特指基因工程技术人工改造生物，90年代末中科院曾邦哲提出人工生物系统（artificial biosystem）的工程生物系统概念来整合计算机领域和遗传工程领域的两个概念，涉及合成生物学和系统生物工程技术。