求下面函数的最小值：
程序运行结果如下：
函数最小值： -182.160634
每代最优个体适应值变化图
主函数
主函数首先初始化种群，对于第1代种群，个体极值和全局极值都在本代种群中；之后进行迭代，每次迭代根据公式更新速度和位置，并更新个体极值和全局极值，重复此过程直至迭代结束。
function main()
popsize = 50; % 种群规模
birdsize = 30; % 粒子数量
w = 0.5; % 惯性权重
c1 = 1.0; % 认知因子
c2 = 2.0; % 社会因子
maxgen = 100; % 最大迭代次数
% 初始化
x = randn(popsize, birdsize);
v = randn(popsize, birdsize);
% 初始化pid，pgd
fitness = calfitness(x);
pid = x;
pidfit = fitness;
[bfit, bfiti] = min(fitness);
pgd = x(bfiti, :);
pgdfit = bfit;
% 记录每代最优值
bestpidfit = zeros(popsize, 1);
for gen = 1:maxgen
% 更新速度和位置
v = w .* v + c1 .* rand .* (pid - x) + ...
c2 .* rand .* (repmat(pgd, popsize, 1) - x);
x = x + v;
% 更新pid，pgd
fitness = calfitness(x);
index = find(fitness < pidfit);
pid(index, :) = x(index, :);
pidfit(index, 1) = fitness(index, 1);
[bfit, bfiti] = min(fitness);
bestpidfit(gen, 1) = bfit;
if bfit < pgdfit
pgd = x(bfiti, :);
pgdfit = bfit;
end
end
fprintf("函数最小值： %f\n", pgdfit);
figure(1);
plot(1:maxgen, bestpidfit);
title("每代最优适应度值变化曲线");
end
适应值函数
function fitness = calfitness(x)
% 计算适应度值
% f = sum(x^2+x-6)
% x input 种群
% fitness output 适应度值
x = x .^ 2 + x - 6;
fitness = sum(x, 2);
end
