摘要粒子群算法是基于群體及自身發展的一種優化算法，具有簡單易行，參數可調的優點。本文根據粒子群算法的算法實現流程，使用MATLAB語言分別實現了該算法的各個流程功能。以Cu建立結構模型，實現了模型初始化結構的產生、能量計算、賦予初始化速度，并根據粒子群算法編寫了原子速度和坐標演化的程序模塊，實現了粒子群算法的一代一代結構更新。59526

畢業論文關鍵詞：粒子群算法(PSO)，MATLAB，編程

Abstract With the advantages of simple to operate,adjustable parameters, particle swarm optimization algorithm(PSO) is a kind of an optimization algorithm based on swarm intelligence and its own development. In this paper, using MATLAB language, we rewrite the program of PSO. We build? the modules of building initialization structure, energy calculation, initial velocity, and the evolution of the atomic velocity and coordinate depending on the PSO.

Keywords: particle swarm optimization, MATLAB, programming

目錄

第一章 緒論-1

1.1 粒子群算法(PSO)的介紹-1

1.1.1PSO算法的基本原理-1

1.1.2PSO算法的參數設置-2

1.2 MATLAB程序編程介紹-3

1.2.1語法格式3

1.2.2數據格式5

1.2.3常用函數命令7

1.2.4 程序編程-7

1.2.4.1? ?if語句-7

1.2.4.2? ?switch語句-7

1.2.4.3? ?while語句8

1.2.4.4? ?for語句8

1.2.4.5? break語句和continue語句9

1.2.4.6? try...catch...end語句-9

第二章 粒子群算法的MATLAB程序實現10

2.1程序編程的流程10

2.2算法的MATLAB程序實現-10

第三章 粒子群算法在模型結構優化中的應用13

3.1 建立模型-13

3.2 數據處理與結果討論-14

第四章 總結與展望-18

致謝19

參考文獻20

第一章.緒論

1.1PSO(粒子群優化)算法的介紹

PSO全稱Particle Swarm Optimization，百度百科解釋其是一種基于種群的隨機優化技術[3]，(以下簡稱PSO)PSO是1995年由Eberhart和Kennedy提出的，他是一種借鑒生物群體行為模型，結合生物進化思想實現的新型算法。PSO算法是一種模擬群集行為，主要模仿昆蟲、獸群、鳥群和魚群等的行為模式，這些群體按照合作的方式活動，每個成員都通過總結它自己的經驗和團體的經驗來不斷改進自己的搜索模式。

PSO算法的形成，由早期的簡單模型Boid(Bird-oid)模型演變而來的。Boid模型是主要設計模擬鳥群的行為的模型，它為PSO算法提供了基本框架和主題思想。其中最簡單的模型是由直角坐標系上的點表示每一個鳥的個體本身，隨機性束縛地為他們產生一個初始速度與初始位置，程序運行按照“最近鄰速度匹配”規則，這會迅速地使得所有的點的速度變相同。但是因為這個模擬的模型太過簡單并且脫離現實的情況，無法真實的反應結構。所以在速度變量中加入了一個隨機變量，也可以說是在迭代的每一步過程中除了需要符合“最近鄰速度匹配”規則外，我們還給每一次的點的速度加入了一個隨機變量，這可以使得我們的整個模擬更加接近現實的情況，結果更加可信[7]。

1.1.1PSO算法的基本原理

基本上，PSO算法是一種基于種群的優化算法[1]，和遺傳算法具有相似點。在粒子群優化算法之中，粒子群中的一個粒子表示該問題的一個可能解，粒子是由速度v和位置x兩個數據組成的，在N維結構搜索空間中飛行。該粒子具有自我性和社會性，自我性代表粒子可以根據自身的經驗去判斷飛行的速度和位置；社會性代表粒子可以依據自己在解空間中的飛行經驗或者粒子群體的飛行狀況動態地改變自己的速度和位置，尋找平衡[5],[6]。并且PSO使用進化型計算中“群體”和”進化”這兩個概念，與遺傳算法相似地依據粒子的個體適應值計算結構。 粒子群優化算法的MATLAB程序實現+源程序:http://www.lwfree.com/wuli/lunwen_64786.html

總結

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