粒子群算法中的适应度函数

粒子群算法中的适应度函数是用来评估每个粒子的适应程度的函数。适应度函数根据问题的具体情况而定，可以是任何能够将粒子的位置映射到一个适应度值的函数。在粒子群算法中，适应度函数通常用于衡量粒子的解决方案对问题的优劣程度。

以下是两个适应度函数的例子：

1. Griewank函数：

def Griewank(x):
    y1 = 1 / 4000 * sum(x ** 2)
    y2 = 1
    for h in range(len(x)):
        y2 = y2 * cos(x[h] / sqrt(h+1))
    y = y1 - y2 + 1
    return -y

2. Rastrigin函数：

def Rastrigin(x):
    y = sum(x ** 2 - 10 * cos(2 * pi * x) + 10)
    return -y

这两个适应度函数都是为了求最大值，所以在返回适应度值之前，将结果取负数。