資源簡介
粒子群優(yōu)化的回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡，粒子群算法是通過模擬鳥群覓食行為而發(fā)展起來的一種基于群體協(xié)作的隨機搜索算法。通常認為它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一種。
代碼片段和文件信息
%打開計時器tic;
%
%load?t1.txt;load?t2.txt;
%h1=t1;h2=t2;
tic;
Scope=[501000;0.050.8;0.011.;0.010.9];
SwarmSize=100;
ParticleSize=4;
ParticleScope=Scope;
%[vonoffminmax]=PsoProcess（2010ScopeInitFuncStepFindFuncAdaptFunc0040000）;
IsStep=0;
IsDraw=0;
LoopCount=20;
IsPlot=0;
ParSwarm=rand（SwarmSize2*ParticleSize+1）;
%對粒子群中位置速度的范圍進行調(diào)節(jié)
for?k=1:ParticleSize
ParSwarm（:k）=ParSwarm（:k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
%調(diào)節(jié)速度，使速度與位置的范圍一致
ParSwarm（:ParticleSize+k）=ParSwarm（:ParticleSize+k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
end
%對每一個粒子計算其適應度函數(shù)的值
for?k=1:SwarmSize
ParSwarm（k2*ParticleSize+1）=AdaptFunc（ParSwarm（k1:ParticleSize））;
end
%初始化粒子群最優(yōu)解矩陣
OptSwarm=zeros（SwarmSize+1ParticleSize）;
%粒子評論
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