Adaptiver Partikelschwarmalgorithmus basierend auf einer Kurveninkrementierungsstrategie zur Lösung von Einzelzieloptimierungsproblemen

Adaptive Particle Swarm Optimization (APSO) ist ein auf Schwarmintelligenz basierender Optimierungsalgorithmus, der häufig zur Lösung von Einzelzieloptimierungsproblemen eingesetzt wird. In diesem Artikel wird ein verbesserter adaptiver Partikelschwarmalgorithmus vorgestellt, der eine kurveninkrementelle Strategie verwendet, um die Sucheffizienz und -genauigkeit zu verbessern, und den mit Matlab implementierten Quellcode anhängt.

Algorithmusbeschreibung:

1. Initialisieren Sie die Position und Geschwindigkeit des Partikelschwarms und legen Sie die Fitnessfunktion fest.
2. Für jedes Partikel wird sein Fitnesswert berechnet und die individuelle optimale Position (Pbest) und die optimale Gruppenposition (Gbest) werden aktualisiert.
3. Passen Sie die Geschwindigkeit und Position der Partikel entsprechend der Kurveninkrementstrategie an.
4. Wiederholen Sie die Schritte 2 und 3, bis die Abbruchbedingung erfüllt ist (z. B. die maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist).

Implementierung des Matlab-Codes:

function [Gbest, GbestFitness] = APSO(functionHandle, swarmSize, maxIterations, lowerBoun