基于pso的测试函数Griewank得MATLAB算法代码

%%  绘制目标函数曲线
figure
[xy]=meshgrid（-5:0.1:5-5:0.1:5）;
z=0.00025*（x.^2+y.^2）-cos（x）*cos（y./sqrt（2））+1;
mesh（xyz）;
hold on



%%  参数初始化

c1=1.49445;    
c2=1.49445;    
maxgen=1000;      % 最大迭代次数
sizepop=20;       %种群规模
Vmax=1;
Vmin=-1;
popmax=5;
popmin=-5;


%%  产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
    % 随机产生一个种群
    pop（i:）=5*rands（12）;    %初始种群
    V（i:）=rands（12）;        %初始化速度
    fitness（i）=fun（pop（i:））; % 计算适应度
end
%%  个体极值和群体极值
[bestfitness bestindex]=min（fitness）;
zbest=pop（bestindex:）;     %全局最佳
gbest=pop;     %个体最佳
fitnessgbest=fitness;   %个体最佳适应度值
fitnesszbest=bestfitness;  %全局最佳适应度值

%%  迭代寻优
for i=1:maxgen
    for j=1:sizepop
         % 速度更新
        V（j:）=V（j:）+c1*rand*（gbest（j:）-pop（j:））+c2*rand*（zbest-pop（j:））;