PSO网络的一个算法，不知道是哪出错了，求指点

永不漠灭的轨迹-

>> function main()
clc;clear all;close all;
8 d- U9 B  x1 G5 e9 ~6 T- z$ K3 Xtic;                 %程序运行计时
E0=0.001;            %允许误差
9 s2 g2 ]6 K* R# @MaxNum=100;           %粒子最大迭代次数
narvs=1;            %目标函数自变量个数
particlesize=30;    %粒子群规模
c1=2;               %每个粒子个体学习因子，也称加速常数
7 J+ O- V0 A, {3 e  i' T' yc2=2;               %每个粒子的社会学习因子，也称加速常数
w=0.6;              %惯性因子
0 a2 w1 N( U2 r3 A, h% O- A  x# @8 Nvmax=0.8;           %粒子最大飞翔速度
8 m+ b- }( U/ v. l3 b. Yx=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在位置
v=2*rand(particlesize,navrs);        %粒子的飞翔速度
! r' C8 ?) K, U: C%用inline定义适应度函数以便于将子函数与主程序文件放在一起，
%目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)）
$ _7 ^  J7 c5 o4 ~) h. A/ c5 h8 E% a%inline命令定义实应度函数如下
6 Z" |" @  R5 D+ q' i0 Hfitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
. _' W% G% {. M$ o$ K%inline定义的实验度函数会使程序运行速度大大降低
/ ]' H+ h( A1 F) ~9 ~% mfor i=1:particlesize
    for j=1:narvs
+ L) }+ v* f* S. q" K4 c9 u5 L2 e  s        f(i)=fitness(x(i,j));
    end
, @! B8 q6 A! w& f, ~7 Q9 H# Lend
0 S5 y. E7 Q$ R/ [& `' Cpersonalbest_x=x;
; e% w  C; U# \# ~3 @1 {0 Npersonalbest_faval=f;
[globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
0 [0 s; |. x7 u0 b: s: xglobalbest_x=personalbest_x(i,;
k=1;
while k<=MaxNum
  C, }, b2 [2 h" A% u5 J2 k    for i=1:particlesize
        for j=1:narvs;
$ {6 Y/ y8 {- a; x, c        f(i)=fitness(x(i,j));
        end
; A9 E( ]# P9 o3 q& ]    if f(i)<personalbest_faval(i)   %判断当前位置是否历史上最佳位置
/ c" \) R. [; w# D# j        personalbest_faval(i)=f(i);
' z; d& _( _5 |# }. I6 }" E        personalbest_x(i,=x(i,;
    end
6 o5 \* X0 \; p7 e    end
    [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
    globalbest_x=personalbest_x(i,;
' E5 D0 `* T4 @    for i=1:particlesize           %更新粒子群里每个个体的最新位置
! i* M. i: a' L, g# C- ?1 G; [8 ~, H5 ?        v(i,=w*v(i,+c1*rand*(personalbest_x(i,-x(i,)...
" L: O6 ?% e3 G, _" @6 ]3 k            +c2*rand*(globalbest_x-x(i,);
         for j=1:narvs             %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞行速度
             if v(i.j)>vmax;   
1 H" O' d' f; M* V! Q: e7 C4 a                 v(i,j)=vmax;
             else if v(i,j)<-vmax;
                     v(i,j)=-vmax;
                 end
             end
             x(i,=x(i,+v(i,;
( f. l  M) r& x6 V4 N- {         end
) l: F+ ^5 q: N         if abs(globalbest_faval)<E0,break,end
         k=k+1;
    end
    Valuel=1/globalbest_faval-1;Valuel=num2str(Valuel);
    %strcat指令可以实现字符的组合输出
  Z' S" a( }) S# @    disp(strcat('the maximun valuel','=',Valuel));
  %输出最大值所在的横坐标位置
    Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);
     disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));
     x=-5:0.01:5;
     y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);
% K0 D. F3 ^% _+ q# t8 o     plot(x,y,'m-','linewidth',3);
     hold on;
     plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);
3 L9 X5 k5 V2 i! l! N     legend('目标函数','搜索到的最大值');
     xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;
# L+ s* w5 F" @; r+ a+ K

7 Y- F. {) }% V* ^9 j# b错误提示 ??? function main()    |
+ X/ \" h! E6 X9 k9 o" I3 PError: Function definitions are not permitted in this context.

! s1 t# |9 Z4 P# q% c$ {去掉function main()后 提示??? Undefined function or variable 'navrs'.错误。求指点！
; t/ W+ Y5 Z: |9 o

平凡之不凡

代码重新发一下，格式出问题了，你可以调整一下

永不漠灭的轨迹-

格式是对的  是不是那个自定义函数的问题，我刚刚查了一下，说是要先定义M文件。

永不漠灭的轨迹-

平凡之不凡 发表于 2014-8-14 09:37
, C, _  t' p' j4 i代码重新发一下，格式出问题了，你可以调整一下

0 h5 Y5 I. Q7 m格式是对的  是不是那个自定义函数的问题，我刚刚查了一下，说是要先定义M文件。

永不漠灭的轨迹-

function main() clc;clear all;close all; tic;                 %程序运行计时 E0=0.001;            %允许误差 MaxNum=100;           %粒子最大迭代次数 narvs=1;            %目标函数自变量个数 particlesize=30;    %粒子群规模 c1=2;               %每个粒子个体学习因子，也称加速常数 c2=2;               %每个粒子的社会学习因子，也称加速常数 w=0.6;              %惯性因子 vmax=0.8;           %粒子最大飞翔速度 x=-5+10*rand(particlesize,narvs); %粒子所在位置 v=2*rand(particlesize,navrs);        %粒子的飞翔速度 %用inline定义适应度函数以便于将子函数与主程序文件放在一起， %目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)） %inline命令定义实应度函数如下 fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x'); %inline定义的实验度函数会使程序运行速度大大降低 for i=1:particlesize     for j=1:narvs         f(i)=fitness(x(i,j));     end end personalbest_x=x; personalbest_faval=f; [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval); globalbest_x=personalbest_x(i,; k=1; while k<=MaxNum     for i=1:particlesize         for j=1:narvs;         f(i)=fitness(x(i,j));         end     if f(i)<personalbest_faval(i)   %判断当前位置是否历史上最佳位置         personalbest_faval(i)=f(i);         personalbest_x(i,=x(i,;     end     end     [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);     globalbest_x=personalbest_x(i,;     for i=1:particlesize           %更新粒子群里每个个体的最新位置         v(i,=w*v(i,+c1*rand*(personalbest_x(i,-x(i,)...             +c2*rand*(globalbest_x-x(i,);          for j=1:narvs             %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞行速度              if v(i.j)>vmax;                      v(i,j)=vmax;              else if v(i,j)<-vmax;                      v(i,j)=-vmax;                  end              end              x(i,=x(i,+v(i,;          end          if abs(globalbest_faval)<E0,break,end          k=k+1;     end     Valuel=1/globalbest_faval-1;Valuel=num2str(Valuel);     %strcat指令可以实现字符的组合输出     disp(strcat('the maximun valuel','=',Valuel));   %输出最大值所在的横坐标位置     Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);      disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));      x=-5:0.01:5;      y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);      plot(x,y,'m-','linewidth',3);      hold on;      plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);      legend('目标函数','搜索到的最大值');      xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;

平凡之不凡

1. function main()4 K, ~8 z) c) Q( U
   
2. clc;clear all;close all;
   # I/ S4 G5 U: Y( N3 Z; v: z
3. tic;                              %程序运行计时7 {- s' I4 d- I% v9 A  \' y
   
4. E0=0.001;                        %允许误差
   * n) |- N( v0 F5 H: b/ b
5. MaxNum=100;                    %粒子最大迭代次数3 P5 h) D$ X( [5 k  z/ K, U
   
6. narvs=1;                         %目标函数的自变量个数
   ; l* B* K! |* \* A7 q3 e
7. particlesize=30;                    %粒子群规模
   6 j6 K5 G, _2 c5 w  ~
8. c1=2;                            %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数
   8 f8 G& @! c$ U# _. W\" z& q# D\" |& s
9. c2=2;                            %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数
   7 |' s2 E0 O( a9 L
10. w=0.6;                           %惯性因子2 |: l4 u8 X; N4 S8 v
    
11. vmax=0.8;                        %粒子的最大飞翔速度
    4 c) s* ^) w* c& Y
12. x=-5+10*rand(particlesize,narvs);     %粒子所在的位置; a) a, c* ?\" A* k: d+ \# _: Q. V
    
13. v=2*rand(particlesize,narvs);         %粒子的飞翔速度
    . z3 c, B$ f\" \\" b5 ^. V
14. %用inline定义适应度函数以便将子函数文件与主程序文件放在一起，
    - h9 I! X% T. i- E
15. %目标函数是：y=1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))* B% k% l8 F8 Z. g! \  i
    
16. %inline命令定义适应度函数如下：
    ( M' {8 d\" C  `3 X( e: ?
17. fitness=inline('1/(1+(2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2)))','x');
    : N9 r4 A. x6 y0 o9 O4 ]
18. %inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低' L( {8 V- s! A/ ^' v\" `
    
19. for i=1:particlesize
    . v' y; O. Q: {# F8 f6 k  p! W! @# u
20.     for j=1:narvs- P) @- v! Z& T- i  Q6 K0 `
    
21.         f(i)=fitness(x(i,j));
    ! P3 C- S' e6 c\" i& u4 k8 d
22.     end
    : L- m- o) ~9 X6 \' I4 m
23. end
    0 \! R: |( F0 V7 j. R+ G* r4 W
24. personalbest_x=x;
    , h7 b5 g& T8 W  n5 x
25. personalbest_faval=f;
    # O/ t- B; U+ ~# y\" {\" J# Q
26. [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
    # Q5 q$ Y% X( t9 |3 I
27. globalbest_x=personalbest_x(i,:);& f4 g/ s0 R1 J9 |- a
    
28. k=1;
    & b9 W8 I8 S0 U8 @  Q- U$ x. o
29. while k<=MaxNum
    9 e$ c9 x% O# G, S7 a
30.     for i=1:particlesize
    2 {: B# e( }& u7 {  J
31.         for j=1:narvs
    \" b5 O0 j/ j5 X# [6 i
32.             f(i)=fitness(x(i,j));
    ) f2 i5 ?) {, A$ V
33.         end\" p6 J4 r5 v$ P5 j
    
34.         if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置
    $ b8 E# y2 t3 A/ Q- v
35.             personalbest_faval(i)=f(i);! o\" c2 k1 I# n, J* i
    
36.             personalbest_x(i,:)=x(i,:);9 R) w2 x) G, J1 O1 A0 F
    
37.         end/ k% V. W' I: B8 d7 q
    
38.     end2 ~\" R' @: S. j\" A7 W
    
39.     [globalbest_faval i]=min(personalbest_faval);
    : D0 }5 P* s) D$ i
40.     globalbest_x=personalbest_x(i,:);
    7 F& V. W+ {. _* X( V: Q6 j
41.     for i=1:particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置, L( o/ c. m1 M+ @
    
42.         v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-x(i,:))...; c* ~. B1 h& r\" z  `. L; b) ^
    
43.             +c2*rand*(globalbest_x-x(i,:));
    , C- ?/ b, w9 L; z1 @6 O, M
44.         for j=1:narvs    %判断粒子的飞翔速度是否超过了最大飞翔速度6 V# W- b1 ~. X' k3 `
    
45.             if v(i,j)>vmax;. G0 q8 }5 J. s% ~( W# @
    
46.                 v(i,j)=vmax;$ R. o# n! b- _8 H8 d
    
47.             elseif v(i,j)<-vmax;0 ]- O) f- {$ a8 b# n1 J% ]
    
48.                 v(i,j)=-vmax;7 V# I' r% M' C. L
    
49.             end. L5 I4 [9 q/ L. e2 k
    
50.         end
    \" K' ?/ x  [2 M) k
51.         x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);5 M/ ?0 ]! w* f7 a
    
52.     end* R6 y2 a+ G* L6 T# C
    
53.     if abs(globalbest_faval)<E0,break,end9 n$ _/ L; ?+ P0 m) I' L7 j- E
    
54.     k=k+1;
    1 X2 B8 y) B+ P6 x\" G6 z
55. end
    , P9 I. G3 P6 I5 \+ b. O9 C
56. Value1=1/globalbest_faval-1; Value1=num2str(Value1);
    5 C% m9 l1 ]\" J/ b8 I( d4 @
57. % strcat指令可以实现字符的组合输出
    7 t) x; A  l1 H
58. disp(strcat('the maximum value','=',Value1));3 M1 H$ W4 W1 E# K: h
    
59. %输出最大值所在的横坐标位置
    ' V4 l\" C, }: d  z3 D* e
60. Value2=globalbest_x; Value2=num2str(Value2);
    ; u: Q! W3 o\" y  A2 N
61. disp(strcat('the corresponding coordinate','=',Value2));
    ( [% ]- r( |' k\" _8 T
62. x=-5:0.01:5;4 Z9 R+ w: x8 F
    
63. y=2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2);  N' b% U: {8 a' G( ?  m/ l' U
    
64. plot(x,y,'m-','linewidth',3);) t6 x+ b6 q( T. Q8 U, g
    
65. hold on;
    % z, S) q# C7 I. }$ N5 L2 i
66. plot(globalbest_x,1/globalbest_faval-1,'kp','linewidth',4);
    0 i/ M  ~\" V+ G, p! n' e, c
67. legend('目标函数','搜索到的最大值');xlabel('x');ylabel('y');grid on;toc;
    ( }* E6 D) c8 t

复制代码

平凡之不凡

这个是调好的

永不漠灭的轨迹-

平凡之不凡 发表于 2014-8-17 08:58

. E: q: I# P+ M$ Y2 x: g* H" C4 n谢谢老师！