对比优化粒子群算法与普通粒子群算法适应度曲线的程序
时间: 2024-03-24 10:34:38 浏览: 26
对比优化粒子群算法与普通粒子群算的适应度曲线的程序可以通过以下步骤实现:
1. 初始化粒子群算法的参数,包括粒子数量、维度、速度范围等。
2. 初始化粒子的位置和速度,可以随机生成或者根据特定规则初始化。
3. 计算每个粒子的适应度值,根据问题的具体情况来定义适应度函数。
4. 更新每个粒子的速度和位置,根据粒子群算法的公式进行更新。
5. 记录每次迭代后的最优适应度值,以及对应的最优解。
6. 重复步骤3和步骤4,直到达到设定的迭代次数或满足停止条件。
7. 绘制适应度曲线,横轴表示迭代次数,纵轴表示适应度值。
下面是一个简单的示例程序:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义适应度函数
def fitness_function(x):
return x**2
# 初始化参数
num_particles = 50
num_dimensions = 1
max_iterations = 100
c1 = 2.0
c2 = 2.0
w = 0.7
# 初始化粒子位置和速度
positions = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(num_particles, num_dimensions))
velocities = np.zeros((num_particles, num_dimensions))
# 初始化最优解和最优适应度值
best_positions = positions.copy()
best_fitness = np.zeros(num_particles)
for i in range(num_particles):
best_fitness[i] = fitness_function(positions[i])
# 迭代更新粒子位置和速度
fitness_curve = []
for iteration in range(max_iterations):
for i in range(num_particles):
# 更新速度
velocities[i] = w * velocities[i] + c1 * np.random.rand() * (best_positions[i] - positions[i]) + c2 * np.random.rand() * (best_positions[np.argmax(best_fitness)] - positions[i])
# 更新位置
positions[i] += velocities[i]
# 更新最优解和最优适应度值
fitness = fitness_function(positions[i])
if fitness > best_fitness[i]:
best_positions[i] = positions[i]
best_fitness[i] = fitness
# 记录每次迭代的最优适应度值
fitness_curve.append(np.max(best_fitness))
# 绘制适应度曲线
plt.plot(range(max_iterations), fitness_curve)
plt.xlabel('Iteration')
plt.ylabel('Fitness')
plt.title('Fitness Curve')
plt.show()
```