C语言实现粒子群优化算法

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，常用于解决复杂的优化问题。在C语言中实现PSO，你需要遵循以下步骤：

1. **初始化粒子**：创建一组粒子（每个粒子代表解空间的一个候选解），包含粒子的位置（解向量）和速度。通常设置粒子数量、位置范围、速度限制等。

typedef struct {
    double position[dimensions];
    double velocity[dimensions];
    double best_position[dimensions]; // 当前最优位置
    double personal_best_position[dimensions]; // 个人最佳位置
} Particle;

2. **初始化参数**：如学习因子（C1, C2）、惯性权重（w）、最大迭代次数等。

3. **评估适应度函数**：计算每个粒子的适应度值，这取决于问题的目标函数。

4. **更新粒子速度和位置**：
a. 遗传部分：根据当前最佳位置和个人最佳位置，以及随机数和学习因子更新速度。
b. 跟随部分：考虑整个群体的速度，更新粒子位置。

void update_velocity(Particle* swarm, int particle_index) {
    double r1 = rand() / RAND_MAX;
    double r2 = rand() / RAND_MAX;
    swarm->velocity = w * swarm->velocity + C1 * r1 * (swarm->personal_best_position - swarm->position) +
                      C2 * r2 * (swarm->best_position - swarm->position);
}

void update_position(Particle* swarm, int particle_index) {
    swarm->position += swarm->velocity;
}

5. **边界处理**：确保粒子的位置不会超出解空间的边界。

6. **迭代过程**：重复上述步骤，直到达到预设的最大迭代次数或满足停止条件。

7. **返回结果**：找到全局最优解或选择满足精度要求的最佳解作为结果。