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MATLAB代码:clearall;clc;closeall;%设置参数T=1;%时间总长N=1000;%时间步数dt=T/N;%时间步长mu=0.1;%均值sigma=0.2;%标准差S0=100;%

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下面是一个实现PSO算法的MATLAB代码示例：matlabfunction[best_position,best_value]=pso(objective_function,num_par

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%定义目标函数functionf=myObjective(x)f=x(1)^2+x(2)^2;%举例：二维平方和最小化end%设置参数dim=2;bounds=[-55;-55];%每个参数的边界popSize=50;maxGen=100;F=0.8;CR=0.9;%运行DE算法[bestF,bestX]=simpleDE(@myObjective,dim,bounds,popSize,maxGe

functionfpa_demo%FPA算法演示%目标函数定义objFunc=@(x)x.^2;%参数设置popSize=20;%种群大小dim=1;%问题维度maxGen=100;%最大迭代次数p=0.8;%全局搜索概率%初始化种群X=rand(popSize,dim)*10-5;%随机初始化种群fitness=arrayfun(objFunc,X);%计算初始适应度%FPA主循环forgen=

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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

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