主程序：

%------基本粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization）-----------

%------名稱：二階粒子群優(yōu)化算法（PSO）

%------作用：求解優(yōu)化問題

%------說明：全局性，并行性，高效的群體智能算法，提高算法的精度

%------初始格式化--------------------------------------------------

clear all;

clc;

format long;

%------給定初始化條件----------------------------------------------

%c1=1.4962;             %學(xué)習(xí)因子1

c1=2;

c2=3;

%c2=1.4962;             %學(xué)習(xí)因子2

%w=0.7298;             %慣性權(quán)重

%MaxDT=500;            %最大迭代次數(shù)

%D=6;          %搜索空間維數(shù)（未知數(shù)個(gè)數(shù)）

%N=20;                  %初始化群體個(gè)體數(shù)目

eps=10^(-6);           %設(shè)置精度(在已知最小值時(shí)候用)

%------初始化種群的個(gè)體(可以在這里限定位置和速度的范圍)------------

for i=1:N

    for j=1:D

        x(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化位置

        x1(i,j)=randn;

        v(i,j)=randn; %隨機(jī)初始化速度

    end

end

%------先計(jì)算各個(gè)粒子的適應(yīng)度，并初始化Pi和Pg----------------------

figure(3)

for i=1:N

    P(i)=fitness2(x(i,:));

    y(i,:)=x(i,:);

end

Pg=x(N,:);             %Pg為全局最優(yōu)

for i=1:(N-1)

    if fitness2(x(i,:))<fitness2(Pg)

        Pg=x(i,:);

    end

end

%------進(jìn)入主要循環(huán)，按照公式依次迭代，直到滿足精度要求------------

for t=1:MaxDT       

for i=1:N

%二階粒子群速度更新公式

        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-2*x(i,:)+x1(i,:))+c2*rand*(Pg-2*x(i,:)+x1(i,:));

        x1(i,:)=x(i,:);

        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);

        if fitness2(x(i,:))<P(i)

            P(i)=fitness2(x(i,:));

            y(i,:)=x(i,:);

        end

        if P(i)<fitness2(Pg)

            Pg=y(i,:);

        end

    end

    Pbest(t)=fitness2(Pg);

end

plot(Pbest)

TempStr=sprintf('c1= %g ,c2=%g',c1,c2);

title(TempStr);

xlabel('迭代次數(shù)');

ylabel('適應(yīng)度值');

%------最后給出計(jì)算結(jié)果

disp('*************************************************************')

disp('函數(shù)的全局最優(yōu)位置為：')

Solution=Pg

disp('最后得到的優(yōu)化極值為：')

Result=fitness2(Pg)

disp('*************************************************************')