基于粒子群算法的运输费用优化方法代码

A：以下是使用粒子群算法进行运输费用优化的Python代码示例：

import random

class Particle:
    def __init__(self, x0):
        self.position = []  
        self.velocity = []  
        self.best_position = []  
        self.fitness = -1  

        for i in range(num_dimensions):
            self.velocity.append(random.uniform(-1, 1))
            self.position.append(x0[i])

    def evaluate_fitness(self, cost_func):
        self.fitness = cost_func(self.position)

        if self.fitness < self.best_fitness:
            self.best_fitness = self.fitness
            self.best_position = self.position

    def update_velocity(self, best_position):
        for i in range(num_dimensions):
            r1 = random.random()
            r2 = random.random()

            social = c1 * r1 * (best_position[i] - self.position[i])
            cognitive = c2 * r2 * (self.best_position[i] - self.position[i])
            self.velocity[i] = w * self.velocity[i] + social + cognitive

    def update_position(self, bounds):
        for i in range(num_dimensions):
            self.position[i] = self.position[i] + self.velocity[i]

            if self.position[i] > bounds[i][1]:
                self.position[i] = bounds[i][1]

            if self.position[i] < bounds[i][0]:
                self.position[i] = bounds[i][0]

    def get_position(self):
        return self.position

def PSO(cost_func, x0, bounds, num_particles, maxiter):
    global num_dimensions
    num_dimensions = len(x0)
    best_global_position = []
    best_global_fitness = -1

    swarm = []
    for i in range(num_particles):
        swarm.append(Particle(x0))

    for i in range(maxiter):
        for j in range(num_particles):
            swarm[j].evaluate_fitness(cost_func)

            if swarm[j].fitness > best_global_fitness:
                best_global_fitness = swarm[j].fitness
                best_global_position = list(swarm[j].position)

        for j in range(num_particles):
            swarm[j].update_velocity(best_global_position)
            swarm[j].update_position(bounds)

    return best_global_position

在以上代码中，num_dimensions 变量是粒子的维度，也就是运输方案的变量个数。在代码中，为每个粒子初始化了运输方案变量的位置和速度，通过 evaluate_fitness 函数来评估每个粒子的适应度（即费用），将费用最佳的方案作为粒子当前的最佳位置。update_velocity 函数用于更新粒子的速度，update_position 函数用于更新粒子的位置，get_position 函数用于获取每个粒子当前的位置。最后在 PSO 函数中，初始化一个粒子群，并在一定的迭代次数内循环更新每个粒子的位置和速度，评估每个粒子的费用，并行情况下更新全局最优解。函数返回全局最优解的位置。