自适应粒子群优化算法（C＋＋实现）

自适应粒子群优化算法（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）是粒子群优化算法（PSO）的变体。PSO算法是一种全局优化算法，通过模拟粒子的行为来搜索最优解。但是，PSO算法的性能会受到多个因素（如惯性权重、学习因子）的影响，很难找到最佳参数组合。因此，APSO算法提出了自适应机制，实现了算法参数的自动调节。

以下是C++语言实现APSO算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <ctime>
#include <cstdlib>

using namespace std;

const int MAX_ITERATION = 1000; // 迭代次数
const int POPULATION_SIZE = 30; // 粒子群大小
const double w0 = 0.9; // 初始惯性权重
const double w1 = 0.4; // 最终权重
const double c1 = 2.0; // 学习因子
const double c2 = 2.0; // 学习因子
const double vmin = -10.0; // 粒子速度最小值
const double vmax = 10.0; // 粒子速度最大值
const double x_min = -5.12; // 自变量最小值
const double x_max = 5.12; // 自变量最大值
const double eps = 1e-6; // 精度

// 自适应惯性权重计算函数
double getW(int t) {
    return w1 + (w0 - w1) * exp(-t / 100.0);
}

// 目标函数
double targetFunction(double x[]) {
    double sum = 0;
    for(int i = 0; i < 30; i++) {
        sum += x[i] * x[i];
    }
    return sum;
}

// 生成随机数
double randDouble(double a, double b) {
    return (rand() / double(RAND_MAX)) * (b - a) + a;
}

// 自适应粒子群优化算法
void APSO() {
    double x[POPULATION_SIZE][30]; // 粒子位置
    double v[POPULATION_SIZE][30]; // 粒子速度
    double pbest[POPULATION_SIZE][30]; // 个体最优位置
    double gbest[30]; // 全局最优位置
    double fitness[POPULATION_SIZE]; // 适应度
    double pbest_fitness[POPULATION_SIZE]; // 个体最优适应度
    double gbest_fitness = 1e9; // 全局最优适应度
    double t = 0; // 当前迭代次数

    // 初始化粒子位置和速度
    for(int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
        for(int j = 0; j < 30; j++) {
            x[i][j] = randDouble(x_min, x_max);
            v[i][j] = randDouble(vmin, vmax);
        }
    }

    // 迭代
    while(t < MAX_ITERATION) {
        double w = getW(t); // 计算当前惯性权重

        // 计算适应度和个体最优适应度
        for(int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
            fitness[i] = targetFunction(x[i]);
            if(fitness[i] < pbest_fitness[i] || t == 0) {
                pbest_fitness[i] = fitness[i];
                for(int j = 0; j < 30; j++) {
                    pbest[i][j] = x[i][j];
                }
            }
        }

        // 更新全局最优位置
        for(int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
            if(pbest_fitness[i] < gbest_fitness) {
                gbest_fitness = pbest_fitness[i];
                for(int j = 0; j < 30; j++) {
                    gbest[j] = pbest[i][j];
                }
            }
        }

        // 更新粒子速度和位置
        for(int i = 0; i < POPULATION_SIZE; i++) {
            for(int j = 0; j < 30; j++) {
                v[i][j] = w * v[i][j] + c1 * randDouble(0, 1) * (pbest[i][j] - x[i][j]) + c2 * randDouble(0, 1) * (gbest[j] - x[i][j]);
                v[i][j] = max(v[i][j], vmin);
                v[i][j] = min(v[i][j], vmax);
                x[i][j] += v[i][j];
                x[i][j] = max(x[i][j], x_min);
                x[i][j] = min(x[i][j], x_max);
            }
        }

        // 判断是否达到精度要求
        if(gbest_fitness < eps) {
            break;
        }

        t++;
    }

    // 输出结果
    cout << "最优解：";
    for(int i = 0; i < 30; i++) {
        cout << gbest[i] << " ";
    }
    cout << endl;
    cout << "最优适应度：" << gbest_fitness << endl;
}

int main() {
    srand(time(NULL));
    APSO();
    return 0;
}

注：此代码为示例代码，具体实现可能需要根据实际问题进行修改。