pyswarm.pso(demo_main, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=10,phip=2.5,phig=2.5)对于参数的搜索范围设定成固定步长例如0.1、0.2、0.3。python代码举例说明

以下是一个示例代码，演示如何使用 pyswarm 算法进行参数搜索，其中搜索范围的下界和上界分别为 lb 和 ub，搜索步长为 0.1、0.2、0.3。

import numpy as np
from pyswarm import pso

# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义搜索范围的下界和上界
lb = np.array([0, 0])
ub = np.array([1, 1])

# 定义搜索步长
step = np.array([0.1, 0.2])

# 计算搜索空间大小
search_space_size = np.round((ub - lb) / step).astype(int)

# 生成参数离散值列表
x0_list = []
for i in range(search_space_size[0]):
    for j in range(search_space_size[1]):
        x0_list.append([lb[0] + i * step[0], lb[1] + j * step[1]])

# 进行参数搜索
xopt, fopt = pso(objective, lb, ub, swarmsize=len(x0_list), maxiter=10, phip=2.5, phig=2.5, 
                 omega=0.5, xtol=1e-6, minstep=1e-8, minfunc=1e-8, debug=False, 
                 particle_output=False, setseed=None, args=(), kwargs={},
                 init_pos=x0_list)

# 输出最优解和最优值
print("最优解：", xopt)
print("最优值：", fopt)

在这个示例代码中，我们使用了 numpy 库来进行数组计算，使用了 pyswarm 算法进行参数搜索。首先，我们定义了目标函数 objective(x)，其中 x 是一个二维数组，表示两个参数的取值。然后，我们定义了搜索范围的下界和上界 lb 和 ub，以及搜索步长 step。接着，我们计算了每个参数的搜索空间大小 search_space_size，并将其转换为整数值。然后，我们根据每个参数的搜索空间大小和搜索步长，生成了参数的离散值列表 x0_list。最后，我们使用 pyswarm.pso() 函数进行参数搜索，将离散值列表作为初始位置，得到了最优解和最优值。