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我有一个项目，要在 matlab 上创建一个非常基本的 PSO（鱼群）。

到目前为止我所做的：

1）我已经设置了轴的尺寸，

2) 我用随机的 x,y 坐标创建了一个由 50 条鱼组成的鱼群并绘制它们（群坐标保存在一个数组中），

3）我点击图上的某个地方，我得到了代表鲨鱼的点击坐标。

4）我计算最远的鱼的最佳x，y位置。

现在，我必须强迫其余的鱼靠近最佳位置的鱼。

这是代码；

我正在为 MATLAB 设计一个粒子群优化模拟器，我对 gBest 本地位置有疑问。

据我了解阅读该算法，gBest 值确定了粒子发现的全局最佳值。然而，我在一个相当可以忍受的实现中看到，开发人员认为 gBest 是粒子在 CURRENT 一代中遇到的最佳值。

我是否误解了 PSO 算法的基础知识？开发人员的实现是错误的，还是只是另一种不同的方法？

在此先感谢维克多。

编辑嗨，我正在尝试实现粒子（或遗传）群优化。但是，我已经陷入了第一步……

我对如何初始化粒子以及这些粒子（就代码而言）是什么感到困惑。

我找到了关于算法（单独）和实现的各种信息，但没有找到我想要的信息......

谁能解释一下，好吗？

谢谢。

安德里亚。

在粒子群优化 (PSO) 算法中，每个粒子的位置由行向量(x)表示。

与速度相同，它由一个速度向量(v)表示

我在 Mathworks 网站上找到了这个：

...粒子 i 具有位置x(i)，它是具有 nvars 元素的行向量。

位置矢量和速度矢量的内容（元素）是什么？为什么它们不是单一值？

如果我们说x和v是一维数组（一行 N 列）对吗？

当我们将遗传算法（GA）的结构与粒子群优化（PSO）的结构进行比较时，可以说：

1. GA 中的人口 = PSO 中的 Swarm。

2. GA中的染色体（潜在解决方案）= PSO中的粒子（潜在解决方案）。

3. GA中染色体的基因= PSO中粒子的坐标。

我为离网社区创建了一个简单的模型，它的能量平衡基于太阳能、风能和一些能量存储。我使用 PSO 来找到全年不损失电力所需的最低太阳能和风能容量。

更多的容量就是更多的成本，因此成本最小化。功率损失的候选解决方案不应被视为解决方案。你能建议我如何实施不丢失电源标准吗？

我现在所做的是：当配置导致断电时，我会为该候选解决方案分配高成本。这似乎有效，但不是你所说的，非常优雅......

此代码是 MATLAB 中 PSO 算法的一部分。empty_particle和particle的类型是什么？

我有功能1 的 BPSO，但不知道如何计算值。我知道如何更新速度。并且知道向量 x 的值。x[i] = 0 或 1。谢谢

我想优化function1。单个粒子包含向量：velocity[-Vmax,Vmax] 和 x[0 or 1]。首先，我用随机数初始化我的粒子。然后我更新速度。下一步更新 x。最后一步是计算函数值，这是主要问题。我不知道应该使用哪些值来执行此操作。

如果我有一个包含 50 个元素的数组A，并且我想使用粒子群优化 (PSO) 算法来生成另一个具有相同大小（50 个元素）的数组B。

如果B中元素的值与A中元素的值相似或最接近，例如：

PSO算法生成的新数组B。

在这种情况下，这是否意味着 PSO 的每个粒子（候选解）也必须由 50 个位置和 50 个维度组成？或不？

在 MATLAB 中使用 PSO，我按照用户手册设置选项：

虽然它适用于手册中提到的其他选项：