class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置

这段代码实现了一个粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的类。在初始化函数中，首先解析传入的参数，包括迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、变量的个数var_num以及变量的约束范围。然后，声明了一个bound列表，并向其中添加了变量的约束范围。接着，声明了一些用于存储粒子位置、速度、最优位置的数组，包括pop_x、pop_v、p_best和g_best。其中pop_x是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储所有粒子的位置；pop_v是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储所有粒子的速度；p_best是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储每个粒子的最优位置；g_best是一个大小为(1, var_num)的二维数组，用于存储全局最优的位置。这些数组的值在算法迭代过程中会被不断更新。