fortran 粒子群代码

Fortran是一种古老的编程语言，主要用于数值计算和科学计算，特别是工程和物理学领域。粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，在Fortran中编写PSO代码可能会涉及到以下几个步骤：

1. 定义变量：创建一组代表粒子位置和速度的数组，以及全局最佳解(Gbest)和局部最佳解(Pbest)。

2. 初始化粒子：随机初始化每个粒子的位置和速度，通常在给定搜索空间内。

3. 算法核心：
- **评估**：对于每个粒子，计算其当前位置对应的目标函数值。
- **更新**：依据当前粒子的速度、个人最优值(Pbest)和群体最优值(Gbest)，按照一定的规则(如欧几里得距离、指数衰减等)更新粒子的位置和速度。
- **收敛检查**：如果满足停止条件（比如达到最大迭代次数或目标函数变化小于阈值），则结束循环；否则继续迭代。

4. 数据输出：在每一轮迭代结束后，可能需要记录下当前的最佳解。

由于Fortran语法相对复杂，编写这样的代码可能会涉及较多的数学表达式和结构化控制流程。下面是一个简单的示例结构：

program pso_fortran
implicit none
type particle
real(kind=8), dimension(:), allocatable :: position, velocity
end type particle

... (其他变量声明)

do i = 1, num_particles
   ... (初始化粒子)
end do

do while (not converged)
   ... (评估)
   ... (更新)
end do

! 输出结果
write(*,*) "Best solution:", gbest_position
end program pso_fortran