【PSO】Python 实现粒子群算法

转载自：http://blog.csdn.net/kunshanyuz/article/details/63683145

粒子群算法原理很简单，用matlab和Python都很快实现编程。

程序：

参数部分，需要修改的可以修改。这个程序实现的是基本粒子群算法，对于提升粒子群算法的表现，

可以在上面进行更多的功能添加。

# coding: utf-8
import numpy as np  
import random   
import matplotlib.pyplot as plt  

#----------------------PSO参数设置---------------------------------  
class PSO():  
    def __init__(self,pN,dim,max_iter):  
        self.w = 0.8    
        self.c1 = 2     
        self.c2 = 2     
        self.r1= 0.6  
        self.r2=0.3  
        self.pN = pN                #粒子数量  
        self.dim = dim              #搜索维度  
        self.max_iter = max_iter    #迭代次数  
        self.X = np.zeros((self.pN,self.dim))       #所有粒子的位置和速度  
        self.V = np.zeros((self.pN,self.dim))  
        self.pbest = np.zeros((self.pN,self.dim))   #个体经历的最佳位置和全局最佳位置  
        self.gbest = np.zeros((1,self.dim))  
        self.p_fit = np.zeros(self.pN)              #每个个体的历史最佳适应值  
        self.fit = 1e10             #全局最佳适应值  
          
#---------------------目标函数Sphere函数-----------------------------  
    def function(self,x):  
        sum = 0  
        length = len(x)  
        x = x**2  
        for i in range(length):  
            sum += x[i]  
        return sum
#---------------------初始化种群----------------------------------  
    def init_Population(self):  
        for i in range(self.pN):  
            for j in range(self.dim):  
                self.X[i][j] = random.uniform(0,1)  
                self.V[i][j] = random.uniform(0,1)  
            self.pbest[i] = self.X[i]  
            tmp = self.function(self.X[i])  
            self.p_fit[i] = tmp  
            if(tmp < self.fit):  
                self.fit = tmp  
                self.gbest = self.X[i]  
      
#----------------------更新粒子位置----------------------------------  
    def iterator(self):  
        fitness = []  
        for t in range(self.max_iter):  
            for i in range(self.pN):         #更新gbest\pbest  
               temp = self.function(self.X[i])  
               if(temp

计算结果：fitness = 8.64346866606e-07

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超参数优化PSO：

https://github.com/numenta/hypersearch

带约束条件的PSO：

https://github.com/tisimst/pyswarm

微调整探索过程的PSO

https://github.com/duaraghav8/Particle-Swarm-Optimization