粒子群优化算法无功优化程序

粒子群优化算法可以用于无功优化问题的求解。以下是一个简单的无功优化程序，使用了粒子群优化算法：

import numpy as np

class PSO:
    def __init__(self, pop_size, dim, iter_num, c1, c2, w, vmax, v_init=None, x_init=None):
        self.pop_size = pop_size # 粒子群数量
        self.dim = dim # 优化参数维度
        self.iter_num = iter_num # 迭代次数
        self.c1 = c1 # 学习因子1
        self.c2 = c2 # 学习因子2
        self.w = w # 惯性因子
        self.vmax = vmax # 粒子速度限制
        if v_init is not None:
            self.v = v_init # 粒子速度矩阵
        else:
            self.v = np.random.uniform(-vmax, vmax, (pop_size, dim))
        if x_init is not None:
            self.x = x_init # 粒子位置矩阵
        else:
            self.x = np.random.uniform(-1, 1, (pop_size, dim))
        self.pbest_x = self.x.copy() # 个体最优位置
        self.pbest_f = np.zeros(pop_size) # 个体最优适应度
        self.gbest_x = np.zeros(dim) # 全局最优位置
        self.gbest_f = np.inf # 全局最优适应度

    def func(self, x):
        # 待优化的目标函数，这里以无功优化为例
        # x: 优化参数
        # 返回值: 目标函数值
        return x[0]**2 + x[1]**2

    def fitness(self, f):
        # 适应度函数，目标函数值越小适应度越好
        return 1.0 / (f + 1e-10)

    def update(self):
        for i in range(self.pop_size):
            f = self.func(self.x[i])
            if f < self.pbest_f[i]:
                self.pbest_f[i] = f
                self.pbest_x[i] = self.x[i]
            if f < self.gbest_f:
                self.gbest_f = f
                self.gbest_x = self.x[i]
        r1 = np.random.rand(self.pop_size, self.dim)
        r2 = np.random.rand(self.pop_size, self.dim)
        self.v = self.w * self.v + self.c1 * r1 * (self.pbest_x - self.x) + self.c2 * r2 * (self.gbest_x - self.x)
        self.v = np.clip(self.v, -self.vmax, self.vmax)
        self.x = self.x + self.v
        self.x = np.clip(self.x, -1, 1)

    def optimize(self):
        for i in range(self.iter_num):
            self.update()
            print('iter: %d, gbest_f: %.6f' % (i, self.gbest_f))

在上述代码中，`func` 函数为待优化的目标函数，这里以无功优化为例，可以根据实际情况修改。`fitness` 函数为适应度函数，这里使用目标函数值的倒数作为适应度。`update` 函数为粒子群算法的更新过程。`optimize` 函数为主函数，用于启动粒子群算法的优化过程。

使用上述代码可以求解无功优化问题，具体使用方法如下：

pso = PSO(pop_size=20, dim=2, iter_num=50, c1=2, c2=2, w=0.8, vmax=0.2)
pso.optimize()

在上述代码中，`pop_size` 为粒子群数量，`dim` 为优化参数维度，`iter_num` 为迭代次数，`c1` 和 `c2` 为学习因子，`w` 为惯性因子，`vmax` 为粒子速度限制。可以根据实际情况进行修改。