粒子群多目标优化代码

以下是一个简单的粒子群多目标优化的 Python 代码示例：

import random
import numpy as np

class Particle:
    def __init__(self, dim):
        self.position = np.random.rand(dim) # 粒子的位置
        self.velocity = np.zeros(dim) # 粒子的速度
        self.pbest_position = np.zeros(dim) # 粒子的历史最优位置
        self.pbest_fitness = np.inf # 粒子的历史最优适应度
        self.fitness = np.zeros(3) # 粒子的适应度

class PSO:
    def __init__(self, num_particles, dim, max_iter):
        self.num_particles = num_particles # 粒子数量
        self.dim = dim # 解向量的维度
        self.max_iter = max_iter # 最大迭代次数
        self.c1 = 2.0 # 学习因子
        self.c2 = 2.0 # 学习因子
        self.w = 0.7 # 惯性权重
        self.particles = [Particle(dim) for _ in range(num_particles)] # 初始化粒子群
        self.gbest_position = np.zeros(dim) # 全局最优位置
        self.gbest_fitness = np.zeros(3) # 全局最优适应度

    def optimize(self, func):
        for i in range(self.max_iter):
            for particle in self.particles:
                fitness = func(particle.position)
                if all(fitness < particle.fitness) :
                    particle.pbest_position = particle.position
                    particle.pbest_fitness = fitness
                if all(fitness < self.gbest_fitness) :
                    self.gbest_position = particle.position
                    self.gbest_fitness = fitness
            for particle in self.particles:
                r1 = np.random.rand(self.dim)
                r2 = np.random.rand(self.dim)
                particle.velocity = self.w * particle.velocity + \
                                    self.c1 * r1 * (particle.pbest_position - particle.position) + \
                                    self.c2 * r2 * (self.gbest_position - particle.position)
                particle.position = particle.position + particle.velocity

在这个代码中，`Particle` 类表示粒子，包含粒子的位置、速度、历史最优位置和历史最优适应度等属性。`PSO` 类表示粒子群算法，包含粒子数量、解向量的维度、最大迭代次数等参数，以及学习因子、惯性权重、粒子群、全局最优位置和全局最优适应度等属性。`optimize` 方法是粒子群算法的主要优化函数，其中 `func` 是需要优化的多目标函数，返回一个长度为 3 的适应度向量。

在 `optimize` 方法中，首先对每个粒子计算适应度，并更新粒子的历史最优位置和历史最优适应度。然后，根据粒子的历史最优位置和全局最优位置，更新粒子的速度和位置。最终，返回全局最优位置和全局最优适应度。

需要注意的是，这个代码示例仅用于演示粒子群多目标优化的基本思路，实际应用中还需要根据具体问题进行调整和优化。