python 粒子群算法：基于Python粒子群算法的优化方法研究-边看边学

Python粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法，它可以用来解决复杂的优化问题。该算法模拟了一群鸟类在寻找食物的过程，通过不断的学习和改进，最终找到最优的解决方案。PSO的基本思想是，群体中的每个个体都是一个搜索算法，它们共同搜索最优解，并通过相互之间的协作改进自己的搜索能力。

Python粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法，它可以用来解决复杂的优化问题。该算法模拟了一群鸟类在寻找食物的过程，通过不断的学习和改进，最终找到最优的解决方案。

PSO的基本思想是，群体中的每个个体都是一个搜索算法，它们共同搜索最优解，并通过相互之间的协作改进自己的搜索能力。

是一个简单的python实现的PSO算法代码：


import random
# 目标函数
def func(x):
    return x[0] ** 2 + x[1] ** 2
# 参数
class Particle():
    def __init__(self,x0):
        self.position_i=[]          # 位置
        self.velocity_i=[]          # 速度
        self.pos_best_i=[]          # 个体经历的最佳位置
        self.err_best_i=-1          # 个体经历的最佳误差
        self.err_i=-1               # 个体当前的误差
        for i in range(0,num_dimensions):
            self.velocity_i.append(random.uniform(-1,1))
            self.position_i.append(x0[i])
    # 更新速度
    def update_velocity(self,pos_best_g):
        w=0.5       # 惯性权重
        c1=1        # 自身认知因子
        c2=2        # 社会认知因子
        for i in range(0,num_dimensions):
            r1=random.random()
            r2=random.random()
            vel_cognitive=c1*r1*(self.pos_best_i[i]-self.position_i[i])
            vel_social=c2*r2*(pos_best_g[i]-self.position_i[i])
            self.velocity_i[i]=w*self.velocity_i[i]+vel_cognitive+vel_social
    # 更新位置
    def update_position(self,bounds):
        for i in range(0,num_dimensions):
            self.position_i[i]=self.position_i[i]+self.velocity_i[i]
            # 检查是否越界
            if self.position_i[i]>bounds[i][1]:
                self.position_i[i]=bounds[i][1]
            if self.position_i[i] < bounds[i][0]:
                self.position_i[i]=bounds[i][0]
class PSO():
    def __init__(self,x0,bounds,num_particles,maxiter):
        global num_dimensions
        num_dimensions=len(x0)
        err_best_g=-1
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