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?? Matlab粒子群算法優化RBF網絡 采用了粒子群算法對RBF神經網絡中的參數進行了優化
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clear allclose all%G為迭代次數,n為個體長度(包括12個參數),m為總群規模%w,c1,c2為粒子群算法中的參數G =250;n = 12;m = 20;w = 0.1;c1 = 2;c2 = 2;for i = 1:3    MinX(i) = 0.1*ones(1);    MaxX(i) = 3*ones(1);endfor i = 4:1:9    MinX(i) = -3*ones(1);    MaxX(i) = 3*ones(1);endfor i = 10:1:12    MinX(i) = -ones(1);    MaxX(i) = ones(1);endpop = rands(m,n);for i = 1:m    for j = 1:3        if pop(i,j) < MinX(j)            pop(i,j) = MinX(j);        end        if pop(i,j) > MaxX(j)            pop(i,j) = MaxX(j);        end    end    for j = 4:9        if pop(i,j) < MinX(j)            pop(i,j) = MinX(j);        end        if pop(i,j) > MaxX(j)            pop(i,j) = MaxX(j);        end    end    for j = 10:12        if pop(i,j) < MinX(j)            pop(i,j) = MinX(j);        end        if pop(i,j) > MaxX(j)            pop(i,j) = MaxX(j);        end    endend        V = 0.1*rands(m,n);BsJ = 0;%根據初始化的種群計算個體好壞,找出群體最優和個體最優for s = 1:m    indivi = pop(s,:);    [indivi,BsJ] = chap10_3b(indivi,BsJ);    Error(s) = BsJ;end[OderEr,IndexEr] = sort(Error);Error;Errorleast = OderEr(1);for i = 1:m    if Errorleast == Error(i)        gbest = pop(i,:);        break;    endendibest = pop;for kg = 1:G    kg    for s = 1:m;%個體有4%的變異概率                for j = 1:n            for i = 1:m                if rand(1)<0.04                    pop(i,j) = rands(1);                end            end        end%r1,r2為粒子群算法參數                r1 = rand(1);        r2 = rand(1);%個體和速度更新                V(s,:) = w*V(s,:) + c1*r1*(ibest(s,:)-pop(s,:)) + c2*r2*(gbest-pop(s,:));        pop(s,:) = pop(s,:) + 0.3*V(s,:);                for j = 1:3            if pop(s,j) < MinX(j)                pop(s,j) = MinX(j);            end            if pop(s,j) > MaxX(j)                pop(s,j) = MaxX(j);            end        end        for j = 4:9            if pop(s,j) < MinX(j)                pop(s,j) = MinX(j);            end            if pop(s,j) > MaxX(j)                pop(s,j) = MaxX(j);            end        end        for j = 10:12            if pop(s,j) < MinX(j)                pop(s,j) = MinX(j);            end            if pop(s,j) > MaxX(j)                pop(s,j) = MaxX(j);            end        end%求更新后的每個個體適應度值                [pop(s,:),BsJ] = chap10_3b(pop(s,:),BsJ);        error(s) = BsJ;%根據適應度值對個體最優和群體最優進行更新                if error(s)<Error(s)            ibest(s,:) = pop(s,:);            Error(s) = error(s);        end        if error(s)<Errorleast            gbest = pop(s,:);            Errorleast = error(s);        end    end        Best(kg) = Errorleast;endplot(Best);save pfile1 gbest;    

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