APSO算法python
时间: 2023-10-24 15:25:31 浏览: 94
APSO算法是一种基于粒子群优化算法的改进算法,它采用了自适应惯性权重和自适应步长的思想,可以更好地解决复杂的非线性优化问题。下面是一个简单的APSO算法实现的Python代码:
```python
import random
import numpy as np
# 目标函数
def obj_func(x):
return np.sum(np.power(x, 2))
# 自适应惯性权重
def adapt_w(w_init, w_min, w_max, iter, max_iter):
return w_init - (w_init - w_min) * iter / max_iter if w_init > w_min else w_init
# 自适应步长
def adapt_step(step_init, step_min, step_max, iter, max_iter):
return step_init - (step_init - step_min) * iter / max_iter if step_init > step_min else step_init
# APSO算法
def apso(obj_func, dim, n_particles, max_iter, w_init=0.9, w_min=0.4, w_max=0.9, c1=2.0, c2=2.0, step_init=1.0, step_min=0.1, step_max=1.0, x_min=-100.0, x_max=100.0):
# 初始化粒子位置和速度
x = np.random.uniform(x_min, x_max, (n_particles, dim))
v = np.zeros((n_particles, dim))
p_best = np.copy(x)
f_pbest = np.zeros(n_particles)
g_best = np.zeros(dim)
f_gbest = np.inf
# 迭代优化
for iter in range(max_iter):
# 自适应惯性权重和步长
w = adapt_w(w_init, w_min, w_max, iter, max_iter)
step = adapt_step(step_init, step_min, step_max, iter, max_iter)
# 更新速度和位置
for i in range(n_particles):
v[i] = w * v[i] + c1 * random.random() * (p_best[i] - x[i]) + c2 * random.random() * (g_best - x[i])
x[i] = x[i] + step * v[i]
# 越界处理
x[i] = np.clip(x[i], x_min, x_max)
# 更新个体最优解和全局最优解
f_x = obj_func(x[i])
if f_x < f_pbest[i]:
p_best[i] = np.copy(x[i])
f_pbest[i] = f_x
if f_x < f_gbest:
g_best = np.copy(x[i])
f_gbest = f_x
# 打印当前迭代的最优值
print("Iteration {}: {}".format(iter, f_gbest))
return g_best, f_gbest
# 测试APSO算法
if __name__ == '__main__':
g_best, f_gbest = apso(obj_func, dim=10, n_particles=30, max_iter=100)
print("Optimal solution: {}".format(g_best))
print("Optimal value: {}".format(f_gbest))
```
在上面的代码中,`obj_func`函数是目标函数,`adapt_w`和`adapt_step`函数分别计算自适应惯性权重和自适应步长,`apso`函数是APSO算法的主体部分,其中使用粒子群优化算法来更新粒子的速度和位置,并计算个体最优解和全局最优解。最后,在主函数中调用`apso`函数来进行测试,并输出优化结果。
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