rita_2717 发表于 2011-5-6 10:41

Missing variable or function.

Error: File: C:\MATLAB6p5\work\Standard_Unconstrained_Matlab_Program\PsoProcess.m Line: 58 Column: 1
Missing 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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