转:粒子群算法,基于群智能的优化算法

简介: 粒子群算法是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用,通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用,通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。

下面是一个简单的 Python 示例,实现了对二维函数 f(x,y) = (x-3)^2 + (y-2)^2 的最小值搜索:
  import random

  class Particle:
   def init(self, x_min, x_max, y_min, y_max):
  self.x = random.uniform(x_min, x_max)
   self.y = random.uniform(y_min, y_max)
   self.fitness = (self.x - 3)2 + (self.y - 2)2
   self.velocity_x = 0
   self.velocity_y = 0
   self.best_x = self.x
   self.best_y = self.y
   self.best_fitness = self.fitness

  class PSO:
   def init(self, x_min, x_max, y_min, y_max, num_particles, max_iterations):
   self.x_min = x_min
   self.x_max = x_max
   self.y_min = y_min
   self.y_max = y_max
   self.num_particles = num_particles
   self.max_iterations = max_iterations
   self.particles = [Particle(x_min, x_max, y_min, ymax) for in range(num_particles)]
   self.best_global_x = self.particles[0].x
   self.best_global_y = self.particles[0].y
   self.best_global_fitness = self.particles[0].fitness

   def optimize(self):
   for i in range(self.max_iterations):
   for particle in self.particles:
   if particle.fitness < particle.best_fitness:
   particle.best_x = particle.x
   particle.best_y = particle.y
   particle.best_fitness = particle.fitness
   if particle.fitness < self.best_global_fitness:
   self.best_global_x = particle.x
   self.best_global_y = particle.y
   self.best_global_fitness = particle.fitness
   for particle in self.particles:
   particle.velocity_x = 0.7 particle.velocity_x + 0.1 random.random() (particle.best_x - particle.x) + 0.1 random

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