粒子群算法python可视化动画代码

粒子群算法是一种用于求解优化问题的算法。它通过模拟鸟群捕食的行为来寻找最优解。下面是一个使用 Python 编写的粒子群算法可视化动画的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 定义粒子群算法的初始参数
num_particles = 50
bounds = [(-100, 100), (-100, 100)]

# 初始化粒子群
particles = [Particle(bounds) for _ in range(num_particles)]
gbest = Particle(bounds)

# 创建图形
fig, ax = plt.subplots()
scat = ax.scatter([p.x for p in particles], [p.y for p in particles])

# 定义动画函数
def update(num):
    # 运行粒子群算法
    for p in particles:
        p.update(gbest)
    gbest.update(gbest)
    
    # 更新图形
    scat.set_offsets([(p.x, p.y) for p in particles])
    return scat,

# 创建动画
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=range(50), interval=100)
plt.show()

在这段代码中，我们使用 `matplotlib` 库来创建动画。我们首先定义了粒子群算法的初始参数，然后使用这些参数初始化粒子群。接下来，我们创建了一个图形，并使用 `scatter` 函数在图形中绘制每个粒子的位置。

然后我们定义了一个 `update` 函数，这个函数将在每帧动画时被调用。在这个函数中，我们使用粒子群算法来更新每个粒