PSO粒子群优化算法的改进仿真matlab2021a测试，带有收缩因子的微粒群算法

带收缩因子的PSO优化算法 c1 = 2; % 学习因子1 ，一般在[0,2] c2 = 2; % 学习因子2 ，一般在[0,2] % c1 = 2.04344; %学习因子1 ，一般在[0,2] % c2 = 0.94874; %学习因子2 ，一般在[0,2] k1 = 0.7298; % 收缩因子 Dimension = 2; % 搜索空间维数（未知数个数） Popsize = 20; % 初始化群体个体数目 MaxDT = 100; % 最大迭代次数 DivH = 0.25; % 最大多样性系数 DivL = 0.0005; % 最小多样性系数

收缩因子法 1999年，Clerc引入收缩因子以保证算法的收敛性。 速度更新公式为 其中，收缩因子K为受φ1 φ2 限制的w。φ1 φ2是需要预先设定的模型 参数 收缩因子法控制系统行为最终收敛，且可以有效搜索不同区域，该法 能得到较高质量的解。

收缩因子和惯性权重的基本PSO粒子群，这是其matlab源代码