MATLAB PSO 算法：过滤重复最优解并存储结果

以下代码使用 PSO 算法进行优化，并过滤重复的最优解，并将结果存储到矩阵中。

np = 20;
maxiter = 50;
bounds = [-10, 10; -10, 10];
eps = 1e-6;

glob = zeros(1000, 3);
count = 0;

for i = 1:1000
    [xopt, yopt, fopt] = PSO(@Shubert, np, maxiter, bounds);
    if all(abs(glob(1:count,1) - xopt) > eps | ...
           abs(glob(1:count,2) - yopt) > eps | ...
           abs(glob(1:count,3) - fopt) > eps)
        count = count + 1;
        glob(count,:) = [xopt, yopt, fopt];
    end
end

disp(glob(1:count,:));

代码解释如下：

1. 设置参数：

   • np: 粒子数量
   • maxiter: 最大迭代次数
   • bounds: 搜索范围
   • eps: 精度，用于判断两个数是否相等

2. 定义矩阵：

   • glob: 存储搜索到的最优解的矩阵，初始值为全零矩阵
   • count: 记录已经搜索到的最优解的个数，初始值为0

3. 循环搜索：

   • 使用 for 循环进行 1000 次 PSO 搜索
   • 每次搜索后，使用 if 语句判断当前最优解是否已经存在于 glob 矩阵中
     • all(abs(glob(1:count,1) - xopt) > eps | ... abs(glob(1:count,2) - yopt) > eps | ... abs(glob(1:count,3) - fopt) > eps) 使用 all 函数和 | 运算符高效地判断三个数是否都与已有解不同

4. 存储结果：

   • 如果最优解不存在于 glob 矩阵中，则将其存入矩阵
   • count 计数器加 1

5. 输出结果：

   • 使用 disp 函数输出 glob 矩阵，其中包含所有不重复的最优解

注意：

• 代码中假设 PSO 函数已定义，用于执行粒子群优化算法
• @Shubert 代表目标函数，需根据具体情况替换
• 该代码使用 all 函数和 | 运算符判断最优解是否重复，这是一种高效的方法，可以避免使用循环逐个判断。

该代码可以帮助您在使用 PSO 算法进行优化时，过滤重复的最优解，并存储搜索结果。您可以根据实际情况调整参数和代码，以满足您的需求。