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2024年3月14日发(作者：模块建房预算)

以下是一个简单的粒子群优化（PSO）实现的Python代码示例：

```python

import numpy as np

# 粒子类

class Particle:

def __init__(self, dim, minx, maxx):

on

high=maxx, size=dim)

ty = m(low=-0.1, high=0.1,

size=dim)

_position = (on)

_score = -

def set_fitness(self, fitness):

if fitness > _score:

_score = fitness

_position = (on)

def update_velocity(self, global_best_position, w=0.5, c1=1.4,

= m(low=minx,

c2=1.4):

r1 = (size=)

r2 = (size=)

cognitive_velocity = c1 * r1 * (_position -

on)

social_velocity = c2 * r2 * (global_best_position -

on)

ty = w * ty + cognitive_velocity +

social_velocity

def update_position(self, minx, maxx):

on += ty

on = (on, minx, maxx)

# PSO函数

def PSO(fitness_func, dim, pop_size=20, minx=-10, maxx=10,

max_iter=100):

particles = [Particle(dim, minx, maxx) for _ in range(pop_size)]

global_best_score = -

global_best_position = None

for i in range(max_iter):

for particle in particles:

fitness = fitness_func(on)

_fitness(fitness)

if fitness > global_best_score:

global_best_score = fitness

global_best_position

(on)

_velocity(global_best_position)

_position(minx, maxx)

return global_best_position, global_best_score

```

在这个示例中，我们定义了一个粒子类和一个PSO函数。粒子

类包含了粒子的位置、速度、个体最优位置等属性以及一些方法。PSO

函数接受一个适应度函数、粒子的维度、种群大小、搜索空间的最小

值和最大值以及最大迭代次数等参数。在函数内部，我们首先初始化

粒子群，然后进行迭代搜索，每次迭代中，每个粒子会根据个体最优

位置和全局最优位置更新速度和位置，并计算适应度值，更新个体最

优位置和全局最优位置。最后返回全局最优位置和全局最优适应度值。

=


本文标签： 位置 粒子 函数 迭代 全局

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