粒子群演算法的python實現

粒子群演算法主要是求解路徑最優化這一類的問題，具體內容可以檢視其它資料。第一次接觸粒子群是在《高階人工智慧》這門課上，當時課堂上布置了乙個求解多項式最優解的問題，正好同時也在學習python這門語言，於是在課下實現了求解**，也算是第一段個人正式的python**吧，如下：

import random

c1=2
c2=2
w=1r1=round(random.random(),2)
r2=round(random.random(),2)
x=[random.uniform(-2,5) for i in range(0,4)]
pbestx=x
def f(a):
return a**3-5*a**2-2*a+3
def max(l):
global pbestx
temp=l[0]
x=0x=0
for value in l[1:]:
x+=1
if value>temp:
temp=value
x=xreturn pbestx[x],temp
#x0=random.randint(-2,5)
#x1=random.randint(-2,5)
#x2=random.randint(-2,5)
#x3=random.randint(-2,5)
#v0=random.randint(-2,2)
#v1=random.randint(-2,2)
#v2=random.randint(-2,2)
#v3=random.randint(-2,2)
v=[random.uniform(-2,2) for i in range(0,4)]
pbesty0=f(x[0])
pbesty1=f(x[1])
pbesty2=f(x[2])
pbesty3=f(x[3])
gbestx,gbesty=max([pbesty0,pbesty1,pbesty2,pbesty3])
def up_v(v,x,p):
global c1,c2,r1,r2,gbestx
return w*v+c1*r1*(p-x)+c2*r2*(gbestx-x)
def up_x(v,x):
return x+v
def get_position():
global pbestx,x,pbesty0,pbesty1,pbesty2,pbesty3
global v
n=0flag=1
turn=0
tempx=0
while turn<100000 and flag:
temp_py0=f(x[0])
temp_py1=f(x[1])
temp_py2=f(x[2])
temp_py3=f(x[3])
pbestx[0],pbesty0=max([pbesty0,temp_py1])
pbestx[1],pbesty1=max([pbesty0,temp_py0])
pbestx[2],pbesty2=max([pbesty0,temp_py2])
pbestx[3],pbesty3=max([pbesty0,temp_py3])
gbestx,gbesty=max([pbesty0,pbesty1,pbesty2,pbesty3])
v[0]=up_v(v[0],x[0],pbestx[0])
v[1]=up_v(v[1],x[1],pbestx[1])
v[2]=up_v(v[2],x[2],pbestx[2])
v[3]=up_v(v[3],x[3],pbestx[3])
for i in range(0,4):
x[i]=up_x(x[i],v[i])
turn+=1
if tempx==gbestx:
n+=1
else:
n=0if n>5:
print('aasaas')
break
tempx=gbestx
if __name__=="__main__":
get_position()
print('(',gbestx,',',gbesty,')')

粒子群演算法python實現

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粒子群演算法 particle swarm optimization，pso 屬於進化演算法的一種，該演算法最初是受到飛鳥集群活動的規律性啟發，進而利用群體智慧型建立的乙個簡化模型。粒子群演算法在對動物集群活動行為觀察基礎上，利用群體中的個體對資訊的共享使整個群體的運動在問題求解空間中產生從無序到有...