目标函数为路径长度和安全值的PSO算法代码
时间: 2024-01-22 21:20:37 浏览: 36
下面是一个简单的路径长度和安全值的PSO算法的代码示例:
```python
import numpy as np
class PSO:
def __init__(self, pop_size, dim, max_iter, c1, c2, w, bounds):
self.pop_size = pop_size # 种群大小
self.dim = dim # 变量维度
self.max_iter = max_iter # 最大迭代次数
self.c1 = c1 # 学习因子1
self.c2 = c2 # 学习因子2
self.w = w # 惯性权重
self.bounds = bounds # 变量取值范围
# 初始化粒子位置和速度
self.pos = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (pop_size, dim))
self.vel = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (pop_size, dim))
# 初始化粒子最优位置和适应度值
self.pbest_pos = self.pos.copy()
self.pbest_fitness = np.zeros(pop_size)
# 初始化全局最优位置和适应度值
self.gbest_pos = np.zeros(dim)
self.gbest_fitness = np.inf
def fitness_func(self, x):
"""
计算适应度值函数,包括路径长度和安全值
"""
# 计算路径长度
path_length = np.linalg.norm(np.diff(x, axis=0))
# 计算安全值
safety_value = np.sum(x ** 2)
# 返回适应度值
return path_length + safety_value
def optimize(self):
for i in range(self.max_iter):
# 计算适应度值
fitness = np.array([self.fitness_func(x) for x in self.pos])
# 更新粒子最优位置和适应度值
for j in range(self.pop_size):
if fitness[j] < self.pbest_fitness[j]:
self.pbest_pos[j] = self.pos[j].copy()
self.pbest_fitness[j] = fitness[j]
# 更新全局最优位置和适应度值
if np.min(fitness) < self.gbest_fitness:
self.gbest_pos = self.pos[np.argmin(fitness)].copy()
self.gbest_fitness = np.min(fitness)
# 更新粒子速度和位置
r1 = np.random.rand(self.pop_size, self.dim)
r2 = np.random.rand(self.pop_size, self.dim)
self.vel = self.w * self.vel + self.c1 * r1 * (self.pbest_pos - self.pos) + self.c2 * r2 * (self.gbest_pos - self.pos)
self.pos = np.clip(self.pos + self.vel, self.bounds[0], self.bounds[1])
# 返回全局最优位置和适应度值
return self.gbest_pos, self.gbest_fitness
```
在这个示例中,`fitness_func` 函数计算了路径长度和安全值的适应度值,并在 `optimize` 函数中被调用。`pos` 数组存储了粒子的位置,`vel` 数组存储了粒子的速度,`pbest_pos` 数组和 `pbest_fitness` 数组存储了每个粒子的最优位置和适应度值,`gbest_pos` 数组和 `gbest_fitness` 存储了全局最优位置和适应度值。在 `optimize` 函数中,通过更新粒子速度和位置来优化适应度值,并返回全局最优位置和适应度值。
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