%%?GA?優化?PSO
%%?清空環境
clc;
clear
close?all
%%?參數初始化
lenchrom=2;????%字符串長度（個體長度），染色體編碼長度
pc=0.7;????????%設置交叉概率，本例中交叉概率是定值，若想設置變化的交叉概率可用表達式表示，或從寫一個交叉概率函數，例如用神經網絡訓練得到的值作為交叉概率
pm=0.3;????????%設置變異概率，同理也可設置為變化的

%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.49445;
c2?=?1.49445;

maxgen=10;???%?進化次數??
popsize=10;?%種群規模

%粒子更新速度
Vmax=1;
Vmin=-1;

%種群
popKmax=20;
??popKmin=2;
??popamax=10000;
??popamin=100;

%?變量取值范圍
bound=[popKmin?popKmax;popamin?popamax];??%變量范圍

%?優化粒子數目
par_num=2;

%%?產生初始粒子和速度
for?i=1:popsize
????%隨機產生一個種群
???pop（i1）?=?（popKmax-popKmin）*rand+popKmin;??
????pop（i2）?=?（popamax-popamin）*rand+popamin;
????V（i1）=Vcmax*rands（11）;??
????V（i2）=Vgmax*rands（11）;
????%初始化速度
????%計算適應度
????fitness（i）=fun（pop（i:））;???%染色體的適應度
end

%找最好的染色體
[bestfitness?bestindex]=min（fitness）;
zbest=pop（bestindex:）;???%全局最