混沌反向粒子群python代码

混沌反向粒子群（CRPSO）是一种优化算法，它结合了混沌序列和粒子群优化算法。以下是使用Python编写的CRPSO算法代码：

import numpy as np

# 定义目标函数
def f(x):
    return np.sum(x**2)

# 初始化参数
N = 30 # 粒子数目
D = 10 # 搜索维度
T = 100 # 迭代次数
w = 0.7 # 惯性因子
c1 = 2 # 学习因子1
c2 = 2 # 学习因子2
upper_bound = 5 # 搜索空间上界
lower_bound = -5 # 搜索空间下界

# 初始化粒子位置和速度
x = np.random.uniform(lower_bound, upper_bound, (N,D))
v = np.random.uniform(-1, 1, (N,D))

# 初始化历史最优位置和全局最优位置
p = x
fp = np.array([f(p[i]) for i in range(N)])
g = p[fp.argmin()]
fg = f(g)

# 初始化混沌序列参数
a = 0.99 # 混沌序列参数a
b = 0.1 # 混沌序列参数b
c = 10 # 混沌序列参数c
x0 = np.random.uniform(lower_bound, upper_bound, D) # 初始值
chaotic_seq = np.zeros((T, D)) # 存储混沌序列

# 生成混沌序列
for t in range(T):
    x0 = a * x0 + (1 - a) * b * np.sin(c * x0)
    chaotic_seq[t] = x0

# 开始迭代
for t in range(T):
    for i in range(N):
        # 更新速度
        v[i] = w * v[i] + c1 * np.random.rand() * (p[i] - x[i]) + c2 * np.random.rand() * (g - x[i])
        
        # 反向更新位置
        x[i] = chaotic_seq[T-1-t] - v[i]
        
        # 边界处理
        x[i] = np.maximum(x[i], lower_bound)
        x[i] = np.minimum(x[i], upper_bound)
        
        # 更新历史最优位置
        fp[i] = f(p[i])
        if f(x[i]) < fp[i]:
            p[i] = x[i]
            fp[i] = f(x[i])
        
        # 更新全局最优位置
        if fp[i] < fg:
            g = p[i]
            fg = fp[i]
            
    print('Iteration: %d, Best Fitness: %f' % (t+1, fg))
    
print('Best Solution: ', g)

在该代码中，首先定义了目标函数 `f(x)`，其次设置了粒子数目、搜索维度、迭代次数、惯性因子、学习因子等参数。然后，初始化粒子位置和速度，并且初始化历史最优位置和全局最优位置。接着，生成混沌序列，并在每一次迭代中更新粒子速度和位置，并更新历史最优位置和全局最优位置。最后，输出最优解。