粒子群算法C语言完整代码

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群觅食行为的全局优化算法。在C语言中实现PSO算法，你需要定义粒子、速度和位置等变量，以及相应的更新规则。以下是一个简单的粒子群算法的伪代码概述：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义粒子结构体
typedef struct {
    double position[dimension]; // 粒子的位置
    double velocity[dimension]; // 粒子的速度
    double best_position[dimension]; // 粒子的局部最优
    double global_best_position[dimension]; // 全局最优
    double inertia; // 学习因子
    double c1, c2; // 社会和认知惯性系数
} Particle;

void initialize_particles(Particle* particles, int num_particles, int dimension);
double evaluate_fitness(double* position, double(*fitness_function)(double*));
void update_velocity_and_position(Particle* particles, double* best_positions, double* global_best_position);
void print_results(Particle* particles);

int main() {
    // 初始化参数
    int num_particles, dimension;
    double w, c1, c2, best_fitness = INFINITY;

    // 初始化粒子
    Particle particles[num_particles];

    // 初始化粒子位置和速度
    initialize_particles(&particles, num_particles, dimension);

    // 迭代优化过程
    for (int i = 0; i < max_iterations; i++) {
        // 计算每个粒子的新位置和速度
        update_velocity_and_position(&particles, particles->best_position, global_best_position);

        // 更新粒子位置
        for (int j = 0; j < num_particles; j++) {
            for (int k = 0; k < dimension; k++) {
                particles[j].position[k] = particles[j].velocity[k] + particles[j].position[k];
            }
        }

        // 评估新位置的适应度并更新全局最优
        for (int j = 0; j < num_particles; j++) {
            double fitness = evaluate_fitness(particles[j].position, fitness_function);
            if (fitness < best_fitness) {
                best_fitness = fitness;
                for (int k = 0; k < dimension; k++) {
                    particles[j].best_position[k] = particles[j].position[k];
                    if (fitness < particles[j].global_best_position[k]) {
                        particles[j].global_best_position[k] = fitness;
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 打印结果
    print_results(&particles);
    return 0;
}

// ...其他函数实现

注意这只是一个基本框架，实际代码中还需要实现`fitness_function`（根据具体问题定义的适应度函数），以及`initialize_particles`、`evaluate_fitness`和`print_results`等辅助函数。