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⛄ 内容介绍
算法是 肯尼迪 于 197年 在 PSO上提出的算法，用于基础连续解决的优化问题[26] BPSO算法通过模拟鸟类飞行觅食过程，分布中的每个相似粒子解空间中一个解，目标具有和位置的不同位置，分别表示该目标的解算，速度搜索属性用于调整目标下一次飞行，进行更新的新的解集。历史自己的历史飞行经验和历史飞行位置中其他粒子的飞行调整的飞行方向和速度，每个粒子飞行过程中的最佳体验所在的整个个体 解说 最好的，在整个飞行过程中的最佳位置。 gbest 之间的最佳 ，被称为最佳解算[26]粒子通过 、最佳 共识信息，从而在进化过程中影响位置的最佳搜索行为。
⛄ 部分代码
function plotFigure(startPos,goalPos,X,Y,Z, GlobalBest)
% 画起点和终点
scatter3(startPos(1), startPos(2), startPos(3),100,'bs','MarkerFaceColor','y')
hold on
scatter3(goalPos(1), goalPos(2), goalPos(3),100,'kp','MarkerFaceColor','y')
% 画山峰曲面
surf(X,Y,Z) % 画曲面图
shading flat % 各小曲面之间不要网格
% 画路径
path = GlobalBest.path;
pos = GlobalBest.pos;
scatter3(pos.x, pos.y, pos.z, 'go');
plot3(path(:,1), path(:,2),path(:,3), 'r','LineWidth',1);
hold off
grid on
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]陈家照, 罗寅生. 基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划[J]. 计算机应用与软件, 2010, 27(11):4.
