粒子群算法优化天线相位幅度代码

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，用于解决复杂的优化问题，如调整天线阵列的相位和幅度以优化无线通信系统的信号性能。在应用到实际场景中编写代码时，一般步骤包括：

1. 初始化：创建一组粒子，每个粒子代表一个潜在的解（即一组天线的相位幅度组合），并随机分配初始的位置（相位和幅度值）和速度。

2. 计算适应度函数：计算每个粒子对应的天线阵列性能指标，比如信噪比、能量效率等。这通常涉及到电磁场仿真或数学模型。

3. 更新最佳位置：找到当前群体中性能最好的粒子（全局最优解）和个体最优解，并更新所有粒子的位置向量。

4. 飞行规则：粒子移动取决于其当前位置、历史最好位置以及整个群体的最佳位置。新位置由速度加权平均生成，并对其进行限制（防止跳出搜索范围）。

5. 重复迭代：根据预设的迭代次数或达到一定的性能阈值，不断更新粒子位置，直到收敛或满足停止条件。

下面是一个简单的Python伪代码示例（未包含完整的细节，因为实际代码会依赖特定库和环境）：

import numpy as np

def initialize_particles(n_particles, n_dimensions):
    particles = np.random.uniform(-np.pi, np.pi, (n_particles, n_dimensions))
    velocities = np.zeros_like(particles)
    return particles, velocities

def update_velocity(particles, velocities, best_positions, global_best_position):
    # ... 更新速度部分，考虑个人和群体经验
    ...

def update_positions(particles, velocities, bounds):
    # ... 根据速度和边界约束更新粒子位置
    ...

def evaluate_fitness(particles, antenna_model):
    # ... 计算每个粒子的适应度
    ...

# 主循环
for _ in range(max_iterations):
    fitness_values = evaluate_fitness(particles, antenna_model)
    particles, velocities = update_positions(particles, velocities, bounds)
    update_velocity(particles, velocities, fitness_values, global_best_position)

best_antenna_config = global_best_position