本文章探讨了在MATLAB环境下实现粒子群优化(PSO)算法，并将其应用于求解Rastrigin和Griewank两个典型测试函数的过程，深入分析其优化性能。
使用MATLAB语言编写PSO算法以及两种适应度函数Rastrigin和Griewank。
在进行这项工作时，首先需要定义粒子群优化（PSO）的基本框架，包括初始化粒子的位置和速度、更新规则等核心步骤。接下来是实现两个具体的适应度函数：Rastrigin函数和Griewank函数。这两个非线性多模态测试问题常用于评估优化算法的性能。
1. **PSO 算法**：
- 初始化参数，如粒子数量（种群规模）、最大迭代次数、学习因子等。
- 随机初始化每个粒子的位置和速度，并计算适应度值。
- 根据个体最优位置和个人历史最佳记录更新所有粒子的速度与位置。
- 重复上述步骤直到达到预定的停止条件。
2. **Rastrigin 函数**：
\[ f(x) = A*n + \sum_{i=1}^{n}(x_i^2 - A\cos(2\pi x_i)) \]
其中 \(A\) 通常取值为 10，\( n \) 是变量的维度数。
3. **Griewank 函数**：
\[ f(x) = \frac{1}{4000}\sum_{i=1}^{n} x_i^2 -\prod_{i=1}^{n}\cos(\frac{x_i}{\sqrt{i}})+ 1 \]
这两个函数都具有多个局部极值点，非常适合用来测试优化算法的全局搜索能力和收敛性。
5星
