粒子群算法的适应度函数

粒子群算法的适应度函数可以根据具体的问题和优化目标来定义。在这里，引用的适应度函数提供了三个例子：Griewank函数、Rastrigin函数和Schaffer函数。这些函数都是常用的优化问题中使用的适应度函数。

Griewank函数是一个多峰函数，通过对输入变量的平方和和余弦函数的乘积进行计算，可以在输入变量为全局最小点(0, 0, ..., 0)处得到最小值0。

Rastrigin函数也是一个多峰函数，通过对输入变量的平方和和余弦函数的乘积进行计算，并且还有一个常数项。在输入变量为全局最小点(0, 0, ..., 0)处得到最小值0。

Schaffer函数是一个二维函数，通过对输入变量的平方和和一系列三角函数的计算得到一个结果。在输入变量为全局最大点(0, 0)处得到最大值1。

因此，在粒子群算法中，可以根据具体的问题选择合适的适应度函数，以便在搜索空间中找到最优解。