C语言实现简单明了的PSO算法示例

本文档提供了一个简单的C语言实现的粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法。PSO是一种启发式搜索算法，主要用于解决复杂的优化问题，如函数最小化或最大化。算法的核心思想是模拟鸟群觅食行为，每个粒子代表一个解，同时考虑个体的局部最优解（粒子当前位置与历史最佳位置）和群体的整体最优解（全局最佳位置）。 首先，代码定义了一些常量，包括粒子数量(P_num = 200)，维度(dim = 50)，搜索域范围(low = -100, high = 100)，迭代次数(iter_num = 1000)，速度范围(V_max = 20)，以及c1和c2等参数，它们在算法中分别代表认知因子和社会因子。w0、alp1则是权重更新因子。 接下来，定义了粒子位置(particle)，位置最佳值(particle_loc_best)，适应度(particle_loc_fit)矩阵，全局最优向量(particle_glo_best)，速度向量(particle_v)，适应度值(particle_fit)等数组。这里有三个常用的测试函数：Sphere函数（欧氏球函数）、Rosenbrock函数（多峰函数）和Rastrigin函数（旋转椭球函数），它们是评估粒子适应度的标准函数，目标是找到使这些函数值尽可能小的解。 在算法的主要部分，首先初始化粒子的位置、速度以及适应度。然后，在每一轮迭代（for loop）中，粒子通过以下步骤进行更新： 1. 计算当前粒子的速度：速度由当前位置、个人历史最佳位置和全局最佳位置决定，使用c1和c2权重。 2. 更新粒子的位置：根据速度更新粒子的位置，但要确保新位置在搜索域范围内。 3. 计算新位置的适应度：调用对应的函数（如Rosenbrock或Rastrigin）评估新位置。 4. 检查新位置是否比当前的局部最优或全局最优更好，如果是，则更新相应的最优值。 5. 更新粒子的全局和个人适应度。 最后，循环结束后，返回全局最优解和全局最优适应度。这个代码示例为理解和实现基本的PSO算法提供了一个基础框架，适用于求解单目标优化问题。通过调整参数和测试函数，可以应用于各种实际应用领域，如机器学习中的参数优化、工程设计、数据挖掘等。