粒子群优化算法类的代码怎么实现

下面是一个简单的粒子群优化算法类的代码实现，供您参考：

import random

class PSO:
    def __init__(self, num_particles, num_dimensions, max_iterations, c1, c2, w):
        # 初始化PSO算法的参数
        self.num_particles = num_particles  # 粒子数
        self.num_dimensions = num_dimensions  # 维度数
        self.max_iterations = max_iterations  # 最大迭代次数
        self.c1 = c1  # 学习因子1
        self.c2 = c2  # 学习因子2
        self.w = w  # 惯性因子

        # 初始化粒子的位置和速度
        self.positions = [[random.uniform(-5, 5) for j in range(num_dimensions)] for i in range(num_particles)]
        self.velocities = [[random.uniform(-1, 1) for j in range(num_dimensions)] for i in range(num_particles)]

        # 初始化粒子的最佳位置和适应度值
        self.best_positions = [p[:] for p in self.positions]
        self.best_fitnesses = [float("inf") for i in range(num_particles)]

        # 初始化全局最佳位置和适应度值
        self.global_best_position = None
        self.global_best_fitness = float("inf")

    def optimize(self, fitness_func):
        # 开始PSO算法的迭代过程
        for iteration in range(self.max_iterations):
            for i in range(self.num_particles):
                # 计算粒子的适应度值
                fitness = fitness_func(self.positions[i])
                # 更新粒子的最佳位置和适应度值
                if fitness < self.best_fitnesses[i]:
                    self.best_positions[i] = self.positions[i][:]
                    self.best_fitnesses[i] = fitness
                # 更新全局最佳位置和适应度值
                if fitness < self.global_best_fitness:
                    self.global_best_position = self.positions[i][:]
                    self.global_best_fitness = fitness
            for i in range(self.num_particles):
                # 更新粒子的速度和位置
                for j in range(self.num_dimensions):
                    r1 = random.uniform(0, 1)
                    r2 = random.uniform(0, 1)
                    self.velocities[i][j] = self.w*self.velocities[i][j] + self.c1*r1*(self.best_positions[i][j]-self.positions[i][j]) + self.c2*r2*(self.global_best_position[j]-self.positions[i][j])
                    self.positions[i][j] += self.velocities[i][j]

这个PSO类接受6个参数：粒子数、维度数、最大迭代次数、学习因子1、学习因子2和惯性因子。在初始化过程中，它随机生成粒子的位置和速度，并将它们保存为实例属性。然后，它开始迭代PSO算法，直到达到最大迭代次数。在每次迭代中，它计算粒子的适应度值，并更新粒子的最佳位置和适应度值，以及全局最佳位置和适应度值。最后，它更新粒子的速度和位置，并继续迭代。在optimize方法中，它接受一个fitness_func参数，用于计算粒子的适应度值。这个参数可以是一个函数，它接受一个粒子位置的列表，返回一个适应度值。