请给个python代码:使用有输出个数限制的PSO对特征进行优化,并将结果以列表格式输出
时间: 2024-02-21 18:58:52 浏览: 25
好的,以下是一个简单的使用有输出个数限制的PSO对特征进行优化的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import random
# 定义问题
def problem(x):
# 计算一个简单的二元函数
return x[0]**2 - x[1]**2
# 定义PSO算法
def pso(problem, n, bounds, max_iter, num_outputs):
# 初始化粒子群
swarm = []
for i in range(n):
particle = {'position': [random.uniform(bounds[0], bounds[1]), random.uniform(bounds[0], bounds[1])],
'velocity': [random.uniform(-1, 1), random.uniform(-1, 1)],
'best_position': None,
'best_fitness': None}
particle['best_position'] = particle['position']
particle['best_fitness'] = problem(particle['position'])
swarm.append(particle)
# 记录全局最优解
global_best = {'position': None, 'fitness': None}
# 开始迭代
for t in range(max_iter):
for i in range(n):
# 计算粒子的新速度和位置
particle = swarm[i]
new_velocity = [particle['velocity'][j] + random.uniform(0, 1) * (particle['best_position'][j] - particle['position'][j]) + random.uniform(0, 1) * (global_best['position'][j] - particle['position'][j]) for j in range(2)]
new_position = [particle['position'][j] + new_velocity[j] for j in range(2)]
# 根据问题的限制进行修正
new_position = [max(bounds[0], min(bounds[1], new_position[j])) for j in range(2)]
# 计算新位置的适应度
new_fitness = problem(new_position)
# 更新粒子的历史最优解
if new_fitness < particle['best_fitness']:
particle['best_position'] = new_position
particle['best_fitness'] = new_fitness
# 更新全局最优解
if global_best['fitness'] is None or new_fitness < global_best['fitness']:
global_best['position'] = new_position
global_best['fitness'] = new_fitness
# 判断是否达到输出个数限制
if num_outputs is not None and t % num_outputs == 0:
print("Iteration %d: Best Fitness = %f" % (t, global_best['fitness']))
# 返回全局最优解
return global_best['position']
# 测试
bounds = [-5, 5]
optimum = pso(problem, n=20, bounds=bounds, max_iter=100, num_outputs=10)
print("Optimum: ", optimum)
```
这个代码使用了一个简单的二元函数作为问题,使用有输出个数限制的PSO算法进行求解,并将每隔一定迭代次数的最佳适应度输出。在测试部分,我们使用了 [-5, 5] 作为问题的范围。你可以根据自己的问题进行修改。