class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

这段代码定义了一个PSO类，用于执行粒子群优化算法。在初始化函数__init__中，传入一个参数parameters，包含了迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、每个粒子的变量个数var_num_min和var_num_max。在初始化过程中，将参数进行存储。同时，将变量的约束范围储存在bound变量中。接着，初始化所有粒子的位置和速度，以及每个粒子最优的位置和全局最优的位置。在初始化时，随机生成每个粒子的初始位置和速度，并将其视为最优的位置。最后，计算每个粒子的适应度，如果其适应度比储存在temp变量中的最优适应度更好，则将其视为全局最优位置。

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class PSO: def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置

这段代码实现了一个粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的类。在初始化函数中，首先解析传入的参数，包括迭代的代数NGEN、种群大小pop_size、变量的个数var_num以及变量的约束范围。然后，声明了一个bound列表，并向其中添加了变量的约束范围。接着，声明了一些用于存储粒子位置、速度、最优位置的数组，包括pop_x、pop_v、p_best和g_best。其中pop_x是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储所有粒子的位置；pop_v是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储所有粒子的速度；p_best是一个大小为(pop_size, var_num)的二维数组，用于存储每个粒子的最优位置；g_best是一个大小为(1, var_num)的二维数组，用于存储全局最优的位置。这些数组的值在算法迭代过程中会被不断更新。

def __init__(self, parameters): """ particle swarm optimization parameter: a list type, like [NGEN, pop_size, var_num_min, var_num_max] """ # 初始化 self.NGEN = parameters[0] # 迭代的代数 self.pop_size = parameters[1] # 种群大小 self.var_num = len(parameters[2]) # 变量个数 self.bound = [] # 变量的约束范围 self.bound.append(parameters[2]) self.bound.append(parameters[3]) self.pop_x = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的位置 self.pop_v = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 所有粒子的速度 self.p_best = np.zeros((self.pop_size, self.var_num)) # 每个粒子最优的位置 self.g_best = np.zeros((1, self.var_num)) # 全局最优的位置 # 初始化第0代初始全局最优解 temp = -1 for i in range(self.pop_size): for j in range(self.var_num): self.pop_x[i][j] = random.uniform(self.bound[0][j], self.bound[1][j]) self.pop_v[i][j] = random.uniform(0, 1) self.p_best[i] = self.pop_x[i] # 储存最优的个体 fit = self.fitness(self.p_best[i]) if fit > temp: self.g_best = self.p_best[i] temp = fit

这段代码实现了粒子群优化算法（PSO），用于优化一个目标函数的最优解。

首先，在 `__init__()` 方法中，将输入参数 `parameters` 解析为迭代的代数 `NGEN`、种群大小 `pop_size`、变量个数 `var_num` 和变量的约束范围 `bound`，并初始化各种变量的数组。

然后，在初始化第0代的所有粒子的位置和速度时，使用 `random.uniform()` 函数随机生成一个在变量的约束范围内的位置和速度。其中，`self.bound[0][j]` 和 `self.bound[1][j]` 分别表示第 j 个变量的下限和上限。

接着，将每个粒子的位置赋值给 `self.p_best[i]`，表示该粒子目前的最优解，将其评估后与全局最优解 `self.g_best` 进行比较，并更新全局最优解。

在这个过程中，目标函数的优化问题是通过调用 `self.fitness()` 方法来计算粒子的适应度值来解决的。这个方法应该在类的其他部分中进行定义。

需要注意的是，这段代码中的 `random` 是 Python 中的内置模块，用于生成伪随机数。