Missing variable or function.
Error: File: C:\MATLAB6p5\work\Standard_Unconstrained_Matlab_Program\PsoProcess.m Line: 58 Column: 1Missing variable or function.
function =PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot)
%功能描述：一个循环n次的PSO算法完整过程，返回这次运行的最小与最大的平均适应度,以及在线性能与离线性能
%=PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot)
%输入参数：SwarmSize:种群大小的个数
%输入参数：ParticleSize：一个粒子的维数
%输入参数：ParticleScope:一个粒子在运算中各维的范围；
% ParticleScope格式:
% 3维粒子的ParticleScope格式:
% [x1Min,x1Max
% x2Min,x2Max
% x3Min,x3Max]
%
%输入参数://InitFunc:初始化粒子群函数
%输入参数://StepFindFunc:单步更新速度，位置函数
%输入参数：//AdaptFunc：适应度函数
%输入参数：IsStep：是否每次迭代暂停；IsStep＝0，不暂停，否则暂停。缺省不暂停
%输入参数：IsDraw：是否图形化迭代过程；IsDraw＝0，不图形化迭代过程，否则，图形化表示。缺省不图形化表示
%输入参数：LoopCount：迭代的次数；缺省迭代100次
%输入参数：IsPlot：控制是否绘制在线性能与离线性能的图形表示；IsPlot=0,不显示；
% IsPlot=1；显示图形结果。缺省IsPlot=1
%
%返回值：Result为经过迭代后得到的最优解
%返回值：OnLine为在线性能的数据
%返回值：OffLine为离线性能的数据
%返回值：MinMaxMeanAdapt为本次完整迭代得到的最小与最大的平均适应度
%
%用法=PsoProcess(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,InitFunc,StepFindFunc,AdaptFunc,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot);
%
%异常：首先保证该文件在Matlab的搜索路径中，然后查看相关的提示信息。
%
%编制人：XXX
%编制时间：2007.3.26
%参考文献：XXXXX%
%修改记录：
%添加MinMaxMeanAdapt，以得到性能评估数据
%修改人：XXX
%修改时间：2007.3.27
%参考文献：XXX.
%容错控制
if nargin<4
error('输入的参数个数错误。')
end
=size(ParticleSize); %ParticleSize：一个粒子的维数
if row>1|colum>1
error('输入的粒子的维数错误，是一个1行1列的数据。');
end
=size(ParticleScope);
if row~=ParticleSize|colum~=2
error('输入的粒子的维数范围错误。');
end
%设置缺省值
if nargin<7
IsPlot=1;%IsPlot：控制是否绘制在线性能与离线性能的图形表示；IsPlot=0,不显示； IsPlot=1；显示图形结果。缺省IsPlot=1
LoopCount=100;
IsStep=0;%IsStep：是否每次迭代暂停；IsStep＝0，不暂停，否则暂停。缺省不暂停
IsDraw=0;%IsDraw：是否图形化迭代过程；IsDraw＝0，不图形化迭代过程，否则，图形化表示。缺省不图形化表示
end
if nargin<8
IsPlot=1;
IsDraw=0;
LoopCount=100;
end
if nargin<9
LoopCount=100;
IsPlot=1;
end
if nargin<10
IsPlot=1;
end
%控制是否显示2维以下粒子维数的寻找最优的过程
if IsDraw~=0
DrawObjGraphic(ParticleSize,ParticleScope,AdaptFunc);
end
%初始化种群
=InitFunc(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,AdaptFunc)
%在测试函数图形上绘制初始化群的位置
%粒子的为数为1，显示迭代过程
if IsDraw~=0
if 1==ParticleSize
for ParSwarmRow=1:SwarmSize
plot(,,'r*-','markersize',8);
text(ParSwarm(ParSwarmRow,1),ParSwarm(ParSwarmRow,3),num2str(ParSwarmRow));
end
end
if 2==ParticleSize
for ParSwarmRow=1:SwarmSize
stem3(ParSwarm(ParSwarmRow,1),ParSwarm(ParSwarmRow,2),ParSwarm(ParSwarmRow,5),'r.','markersize',8);
end
end
end
%暂停让抓图
if IsStep~=0
disp('开始迭代，按任意键：')
pause
end
%开始更新算法的调用
for k=1:LoopCount
%显示迭代的次数：
disp('----------------------------------------------------------')
TempStr=sprintf('第 %g 此迭代',k);
disp(TempStr);
disp('----------------------------------------------------------')
%调用一步迭代的算法
=StepFindFunc(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,0.95,0.4,LoopCount,k)
%在目标函数的图形上绘制2维以下的粒子的新位置
if IsDraw~=0
if 1==ParticleSize
for ParSwarmRow=1:SwarmSize
plot(,,'r*-','markersize',8);
text(ParSwarm(ParSwarmRow,1),ParSwarm(ParSwarmRow,3),num2str(ParSwarmRow));
end
end
if 2==ParticleSize
for ParSwarmRow=1:SwarmSize
stem3(ParSwarm(ParSwarmRow,1),ParSwarm(ParSwarmRow,2),ParSwarm(ParSwarmRow,5),'r.','markersize',8);
end
end
end
XResult=OptSwarm(SwarmSize+1,1:ParticleSize);
YResult=AdaptFunc(XResult);
if IsStep~=0
XResult=OptSwarm(SwarmSize+1,1:ParticleSize);
YResult=AdaptFunc(XResult);
str=sprintf('%g步迭代的最优目标函数值%g',k,YResult);
disp(str);
disp('下次迭代，按任意键继续');
pause
end
%记录每一步的平均适应度
MeanAdapt(1,k)=mean(ParSwarm(:,2*ParticleSize+1));
end
%for循环结束标志
%记录最小与最大的平均适应度
MinMaxMeanAdapt=;
%计算离线与在线性能
for k=1:LoopCount
OnLine(1,k)=sum(MeanAdapt(1,1:k))/k;
OffLine(1,k)=max(MeanAdapt(1,1:k));
end
for k=1:LoopCount
OffLine(1,k)=sum(OffLine(1,1:k))/k;
end
%绘制离线性能与在线性能曲线
if 1==IsPlot
figure
hold on
title('离线性能曲线图')
xlabel('迭代次数');
ylabel('离线性能');
grid on
plot(OffLine);
figure
hold on
title('在线性能曲线图')
xlabel('迭代次数');
ylabel('在线性能');
grid on
plot(OnLine);
end
%记录本次迭代得到的最优结果
XResult=OptSwarm(SwarmSize+1,1:ParticleSize);
YResult=AdaptFunc(XResult);
Result=;
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