混沌映射粒子群算法代码实现

混沌映射粒子群算法的代码实现如下：

import numpy as np

# 定义混沌映射函数
def chaotic_map(x, a):
    return 4 * a * x * (1 - x)

# 定义适应度函数，这里以函数f(x)=x^2为例
def fitness(x):
    return x**2

# 定义混沌粒子群算法
def CPSO(dim, n, max_iter):
    # 初始化粒子位置和速度
    pos = np.random.rand(n, dim)
    vel = np.random.rand(n, dim)
    # 初始化个体最优位置和全局最优位置
    pbest_pos = pos.copy()
    gbest_pos = pbest_pos[fitness(pbest_pos).argmin()]
    # 初始化混沌映射参数
    a = 0.99
    # 循环迭代
    for i in range(max_iter):
        # 更新速度和位置
        vel = 0.5 * vel + 2 * np.random.rand(n, dim) * (pbest_pos - pos) + 2 * np.random.rand(n, dim) * (gbest_pos - pos)
        pos = np.mod(pos + vel, 1)
        # 计算适应度值并更新个体最优位置和全局最优位置
        fitness_value = fitness(pos)
        pbest_value = fitness(pbest_pos)
        pbest_mask = fitness_value < pbest_value
        pbest_pos[pbest_mask] = pos[pbest_mask]
        gbest_mask = fitness_value.min() < fitness_value.min()
        gbest_pos[gbest_mask] = pos[fitness_value.argmin()]
        # 更新混沌映射参数
        a = chaotic_map(a, a)
    return gbest_pos, fitness(gbest_pos)

其中，`dim`表示问题的维度，`n`表示粒子数，`max_iter`表示最大迭代次数。`pos`和`vel`分别表示粒子的位置和速度，`pbest_pos`表示个体最优位置，`gbest_pos`表示全局最优位置。`chaotic_map`函数是混沌映射函数，`fitness`函数是适应度函数。在主函数`CPSO`中，首先进行初始化操作，然后进行循环迭代，更新速度和位置，并更新个体最优位置和全局最优位置，最后更新混沌映射参数。最终返回全局最优位置和适应度值。