基于模拟退火和粒子群算法结合的MATLAB

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x=zeros(1,10);
[x1,x2,f] = PSO_im(@imF,60,2,2,0.8,800,5,0.0000001,10,0.6,0.0000000000000000001,0);
%得到出计算结果
disp('*************************************************');
disp('目标函数取最小值时的自变量:');
x1
x2
disp('目标函数的最小值为:')
f
disp('**************************************************');
function y=imF(x)
   y=(cos(x(1)^2-x(2)^2)-3)/((2+ (x(1)^2+x(2)^2))^2)+0.8;
end

function [x,y,Result]=PSO_immu(func,N,c1,c2,w,MaxDT,D,eps,DS,replaceP,minD,Psum)
format long;
%%%%%%给定初始化条件%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
c1=1.2;             %学习因子1
c2=1.2;             %学习因子2
w=0.8;            %惯性权重
MaxDT=800;        %最大迭代次数
D=2;              %搜索空间维数(未知数个数)
N=60;            %初始化群体个体数目
eps=10^(-10);     %设置精度(在已知最小值时候用)
DS=8;             %每隔DS次循环就检查最优个体是否变优
replaceP=0.5;     %粒子的概率大于replaceP将被免疫替换
minD=1e-10;       %粒子间的最小距离
Psum=0;           %个体最佳的和
range=100;
count = 0;
%%%%%%初始化种群的个体%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for i=1:N
    for j=1:D
        x(i,j)=-range+2*range*rand;  %随机初始化位置
        v(i,j)=randn;  %随机初始化速度
    end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
%%%%先计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 
for i=1:N    
    p(i)=feval(func,x(i,:));
    
    y(i,:)=x(i,:);
end
pg=x(1,:);             %Pg为全局最优
for i=2:N
    if feval(func,x(i,:))
                                
                                
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