采用遗传粒子群GAPSO和混沌粒子群CPSO进行FIR滤波器设计.rar

采用遗传粒子群（GAPSO）和混沌粒子群（CPSO）进行FIR滤波器设计.rar

%% 清空环境
clc
clear

%% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
wmax=0.9;%惯性因子最大值
wmin=0.4;%惯性因子最小值
D=21;%粒子维数
maxgen=1000;   % 进化次数  
sizepop=50;   %种群规模
u=3;%混沌系数
Vmax=0.3;
Vmin=-0.3;
popmax=1;
popmin=-1;

%% 产生初始粒子和速度
for i=1:sizepop
    %随机产生一个种群
    pop（i:）=rands（1D）;    %初始种群
    V（i:）=rands（1D）;  %初始化速度
    %计算适应度
    fitness（i）=fun5（pop（i:））;   %粒子的适应值
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
        w=wmax-i*（wmax-wmin）./maxgen;
    for j=1:sizepop
        
        %速度更新
        V（j:） = w*V（j:） + c1*rand*（gbest（j:） - pop（j:）） + c2*rand*（zbest - pop（j:））;
        V（jfind（V（j:）>Vmax））=Vmax;
        V（jfind（V（j:）        
        %种群更新
        pop（j:）=pop（j:）+V（j:）;
        pop（jfind（pop（j:）>popmax））=popmax;
        pop（jfind（pop（j:）        
        %适应度值
        fitness（j）=fun5（pop（j:））; 
   
    end
    
    for j=1:sizepop
        
        %个体最优更新
        if fitness（j） < fitnessgbest（j）
            gbest（j:） = pop（j:）;
            fitnessgbest（j） = fitness（j）;
        end
        
        %群体最优更新
        if fitness（j） < fitnesszbest
            zbest = pop（j:）;
            fitnesszbest = fitness（j）;
        end
    end 
  
    %%对粒子群最优位置进行混沌优化
      y（1:）=（zbest-popmin）/（popmax-popmin）;%将最优位置映射到Logistic方程的定义域[01]
      fitness（1）=fun5（y（1:））; 
        for t=1:sizepop-1 %通过Logistic方程进行M次迭代，得到混沌序列
            for e=1:D
        y（t+1e）=u*y（te）*（1-y（te））; 
            end
        y（t+1:）=popmin+（popmax-popmin）*y（t+1:）;%将混沌序列逆射到原解空间
        fitness（t+1）=fun5（y（t+1:））; %计算混沌变量可行解序列的适应度值
        end
[ybestfitness ybestindex]=min（fitness）;%寻找最优混沌可行解矢量
  ybest=y（ybestindex:）;
        ran=1+fix（rand（）*sizepop）;%产生一随机数1~sizepop之间
        pop（ran:）=ybest;
    yy（i）=fitnesszbest  
        
end
%% 结果分析
plot（yy‘m‘）
title（‘最优个体适应度曲线‘‘fontsize‘15）;
xlabel（‘迭代次数‘‘fontsize‘15）;ylabel（‘适应度值‘‘fontsize‘15）;
hold on
display（‘混沌粒子群算法输出结果‘）;
zbest
minbest=min（yy）
meanbest=mean（yy）
stdbest=std（yy）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       3931  2012-05-17 19:25  FIR滤波器设计\autid1.fig

     文件      78330  2012-05-17 19:25  FIR滤波器设计\autid1.jpg

     文件       2522  2012-05-08 21:17  FIR滤波器设计\CPSO.m

     文件       8061  2012-05-08 21:30  FIR滤波器设计\FIR.fig

     文件      51106  2012-05-08 21:30  FIR滤波器设计\FIR.jpg

     文件       4328  2012-05-08 21:43  FIR滤波器设计\FIR2.fig

     文件      65332  2012-05-08 21:43  FIR滤波器设计\FIR2.jpg

     文件       4930  2012-05-17 19:19  FIR滤波器设计\FIR3.fig

     文件      81586  2012-05-17 19:19  FIR滤波器设计\FIR3.jpg

     文件        422  2012-05-09 16:31  FIR滤波器设计\firplot.m

     文件       1017  2012-05-09 16:38  FIR滤波器设计\firplot2.m

     文件        439  2012-05-09 16:36  FIR滤波器设计\firplot3.m

     文件        364  2012-04-26 21:06  FIR滤波器设计\fun5.m

     文件       3943  2012-05-08 21:44  FIR滤波器设计\GAPSO.m

     文件        460  2012-05-09 15:05  FIR滤波器设计\plot1.m

     文件      30214  2012-05-17 19:28  FIR滤波器设计\single1.fig

     文件     120172  2012-05-17 19:28  FIR滤波器设计\single1.jpg

     文件      86382  2012-05-17 18:55  FIR滤波器设计\single2.jpg

     目录          0  2012-10-06 19:42  FIR滤波器设计

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