for (int iter = 0; iter < iterations; ++iter) { for (solution& solution : swarm) { // Calculate fitness solution.fitness = newFit(solution.step); // Update global best solution if (solution.fitness < globalBestFitness) { globalBestFitness = solution.fitness; globalBest = solution.step; } // Update solution's velocity and step newVel(solution, globalBest); newPos(solution); } }
时间: 2024-02-10 15:32:54 浏览: 53
这段代码是什么意思?
这段代码是PSO算法的主要迭代过程。其中,迭代次数为iterations,每次迭代会更新每个粒子的速度和位置,同时更新全局最优的解。
在每次迭代中,对于每个粒子,首先计算它的适应度(fitness)。然后,如果它的适应度优于全局最优解的适应度,就更新全局最优解的适应度和位置。接着,根据当前粒子的位置和全局最优位置,计算它的速度和新的位置。这里的newVel和newPos是两个函数,前者用于计算粒子的新速度,后者用于更新粒子的新位置。
这个过程会不断迭代,直到达到设定的迭代次数iterations。最终,全局最优解的位置就是所有粒子位置中适应度最优的那个。
相关问题
优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }
这段代码看起来已经很不错了,但是还有一些可以优化的地方:
1. 在 for 循环中使用 emplace_back() 而不是直接赋值,可以避免多余的拷贝操作。
2. 在 std::partition 中使用 lambda 表达式,可以避免定义额外的函数对象。
3. 在 std::next 中使用 std::min 可以避免超出边界的问题。
下面是优化后的代码:
```
std::map<int, int> my_map;
for (int i = 0; i < 1234; i++) {
my_map.emplace(i, i * 2);
}
const int max_group_size = 200;
std::vector<std::pair<int, int>> my_vector;
my_vector.reserve(my_map.size());
for (const auto& pair : my_map) {
my_vector.emplace_back(pair.first, pair.second);
}
auto partition_iter = std::begin(my_vector);
while (partition_iter != std::end(my_vector)) {
const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast<int>(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector)))));
std::for_each(partition_iter, next_partition_iter, [](const auto& pair) {
std::cout << pair.first << " --> " << pair.second << '\n';
});
std::cout << "======group end======" << '\n';
partition_iter = next_partition_iter;
}
```
这样做的好处是减少了不必要的拷贝和函数调用,使代码更加优雅和高效。
for (int idx = 0; idx < check; idx++) { iter.at(idx)->addItems(strList_com); }
这段代码是一个 for 循环,循环条件是 idx 小于变量 check 的值。循环内部调用了一个名为 addItems 的函数,该函数的参数是一个名为 strList_com 的变量。iter 是一个容器类,它的元素类型具有 addItems 函数。在循环内部,通过迭代器 iter 获取容器中的元素,并对每个元素调用 addItems 函数,将 strList_com 添加到元素中。