混沌粒子群算法代码python

混沌粒子群优化（Chaos Particle Swarm Optimization, C-PSO）是一种结合了混沌理论和粒子群优化算法的技术，用于解决复杂的全局优化问题。在Python中实现C-PSO的基本步骤包括：

1. 导入必要的库：首先，需要导入`numpy`（用于数值计算）、`random`（生成随机数）以及可能用于可视化结果的`matplotlib`。

import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义混沌运动函数：如使用洛伦兹吸引子或Logistic映射等，这是C-PSO的关键部分。

def lorenz_chaos(x, y, z, a=10, b=28, c=8/3):
    r = a * (y - x)
    s = b * x - x * y - z
    t = x * y + c * z
    return r, s, t

# 或者使用Logistic映射
def logistic_map(X, r):
    return r * X * (1 - X)

3. 初始化粒子群：设置粒子数量、维数、速度和位置范围。

n_particles = 50
dim = 2  # 空间维度假设
swarm_pos = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(n_particles, dim))
swarm_vel = np.zeros_like(swarm_pos)
best_pos = swarm_pos.copy()
best_fitness = np.inf

4. 迭代更新：在每次迭代中，每个粒子的位置和速度都通过C-PSO规则和混沌运动更新，并找到新的最佳解。

for _ in range(iterations):
    for i in range(n_particles):
        r, s, t = chaos_function(swarm_pos[i])
        new_velocity = rho * swarm_vel[i] + c1 * r * (p_best[i] - swarm_pos[i]) + c2 * s * (g_best - swarm_pos[i])
        new_position = swarm_pos[i] + new_velocity

        # 更新边界条件
        new_position = np.clip(new_position, lower_bound, upper_bound)

        # 计算适应度
        fitness_i = objective_function(new_position)

        if fitness_i < best_fitness:
            best_fitness = fitness_i
            best_pos = new_position

        # 更新粒子的速度和位置
        swarm_vel[i] = new_velocity
        swarm_pos[i] = new_position

    # 更新全局最佳位置
    g_best = best_pos

5. 结果评估和可视化（可选）：展示粒子群体的变化情况，比较最优解等。

# 可视化路径或其他结果
plt.scatter(best_pos[:, 0], best_pos[:, 1])
plt.title("Best Position Evolution")
plt.show()