遗传粒子群算法python

根据提供的引用内容，可以了解到粒子群算法和遗传算法都是优化算法，但粒子群算法在某些情况下可能比遗传算法更优。如果您想使用Python实现粒子群算法，可以参考以下步骤：

# 导入必要的库
import numpy as np

# 定义适应度函数
def fitness_func(x):
    # 根据实际问题定义适应度函数
    return ...

# 定义粒子群类
class ParticleSwarmOptimization:
    def __init__(self, n_particles, n_dimensions, bounds, c1, c2, w):
        self.n_particles = n_particles  # 粒子数
        self.n_dimensions = n_dimensions  # 维度数
        self.bounds = bounds  # 取值范围
        self.c1 = c1  # 学习因子1
        self.c2 = c2  # 学习因子2
        self.w = w  # 惯性因子
        self.particles = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1], (n_particles, n_dimensions))  # 初始化粒子位置
        self.velocities = np.zeros((n_particles, n_dimensions))  # 初始化粒子速度
        self.best_positions = self.particles.copy()  # 初始化粒子历史最优位置
        self.best_fitnesses = np.array([fitness_func(x) for x in self.best_positions])  # 初始化粒子历史最优适应度
        self.global_best_position = self.best_positions[self.best_fitnesses.argmin()].copy()  # 初始化全局最优位置
        self.global_best_fitness = fitness_func(self.global_best_position)  # 初始化全局最优适应度

    def update(self):
        # 更新粒子速度和位置
        r1 = np.random.rand(self.n_particles, self.n_dimensions)
        r2 = np.random.rand(self.n_particles, self.n_dimensions)
        self.velocities = self.w * self.velocities + self.c1 * r1 * (self.best_positions - self.particles) + self.c2 * r2 * (self.global_best_position - self.particles)
        self.particles += self.velocities
        # 边界处理
        self.particles = np.clip(self.particles, self.bounds[:, 0], self.bounds[:, 1])
        # 更新粒子历史最优位置和全局最优位置
        fitnesses = np.array([fitness_func(x) for x in self.particles])
        mask = fitnesses < self.best_fitnesses
        self.best_positions[mask] = self.particles[mask]
        self.best_fitnesses[mask] = fitnesses[mask]
        if fitnesses.min() < self.global_best_fitness:
            self.global_best_position = self.particles[fitnesses.argmin()].copy()
            self.global_best_fitness = fitnesses.min()

# 使用示例
n_particles = 50  # 粒子数
n_dimensions = 2  # 维度数
bounds = np.array([[-5, 5], [-5, 5]])  # 取值范围
c1 = 2  # 学习因子1
c2 = 2  # 学习因子2
w = 0.8  # 惯性因子
max_iter = 100  # 最大迭代次数
pso = ParticleSwarmOptimization(n_particles, n_dimensions, bounds, c1, c2, w)
for i in range(max_iter):
    pso.update()
print('最优解：', pso.global_best_position)
print('最优适应度：', pso.global_best_fitness)

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