2018-春季-人工智能-No05-Topic 06-计算智能02-粒子群算法Python代码2

【粒子群优化算法（PSO）】是一种模拟自然界中鸟群觅食行为的全局优化算法，由Kennedy和Eberhart在1995年提出。该算法利用群体中的粒子不断搜索解空间，通过迭代更新粒子的位置和速度，寻找最优解。在本Python代码中，PSO被用于解决优化问题。 在代码中，`PSO`类代表粒子群算法的核心结构，包含以下主要组件： 1. **初始化**：`__init__`方法设置了一些关键参数，如惯性权重`w`、加速常数`c1`和`c2`、粒子群数量`population_size`、搜索空间的维度`dim`、最大迭代次数`max_steps`以及解空间范围`x_bound`。同时，初始化粒子群的位置`x`和速度`v`，并计算初始的适应度值。 2. **适应度函数**：`calculate_fitness`方法计算每个粒子的适应度值，这里使用的是欧几里得距离平方和，即所有维度上粒子位置的平方和，越小表示适应度越高。 3. **进化过程**：`evolve`方法实现了粒子群的进化。在每次迭代中，首先生成随机数`r1`和`r2`用于更新粒子的速度，然后根据新的速度更新粒子的位置。过程中，使用`plt`库绘制粒子的位置，以便可视化搜索过程。接着，通过比较当前适应度与历史最优适应度来更新个体最佳位置`p`和全局最佳位置`pg`。如果发现新的全局最佳适应度，就更新全局最佳位置和适应度值。 4. **速度和位置更新**：速度更新公式是 `self.v = self.w*self.v + self.c1*r1*(self.p-self.x) + self.c2*r2*(self.pg-self.x)`，这反映了粒子在搜索过程中的惯性、个体学习和全局学习。 5. **适应度更新**：通过`update_id`索引找到需要更新的粒子，将它们的个体最佳位置和适应度值更新为当前值。这确保了粒子能够跟踪其历史上的最优解。 6. **迭代控制**：整个进化过程在`for`循环内进行，直到达到最大迭代次数`max_steps`。 7. **输出**：在每次迭代中，打印当前的最优适应度，以跟踪算法的收敛情况。 通过这个Python实现，我们可以看到PSO算法的基本框架，并了解如何用Python实现一个简单的优化问题求解器。不过，实际应用中，PSO算法可能需要对参数如惯性权重、加速常数等进行调整，以适应不同问题的优化需求。此外，为了提高算法的性能和避免早熟收敛，可以考虑采用变惯性权重、局部搜索策略或其他改进版的PSO算法。