PSO算法求解y = x^2的最小值

1 问题

PSO思想求解y = x^2的最小值。

2 方法

1. 先了解粒子群思想的基本原理

2. 在迭代之前需要先画出y = x^2的平面图并确定其迭代的范围

3. 完成粒子群迭代的必要代码，如适应度计算、速度更新、粒子位置更新和其主要运算过程

代码

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl X = np.arange(-5, 5, 0.1) wave = X ** 2 plt.plot(X, wave) plt.show() mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 def fitness_func(X):    A = 10    pi = np.pi    x = X[:, 1]    return x**2 def velocity_update(V, X, pbest, gbest, c1, c2, w, max_val):    size = X.shape[0]    r1 = np.random.random((size, 1))    r2 = np.random