实例介绍
【实例截图】
【核心代码】
def __init__(self):
self.w = 0.5 # 惯性因子
self.c1 = 1 # 自我认知学习因子
self.c2 = 1 # 社会认知学习因子
self.gbest = 0 # 种群当前最好位置
self.N = 20 # 种群中粒子数量
self.POP = [] # 种群
self.iter_N = 100 # 迭代次数
# 适应度值计算函数
def fitness(self, x):
return x 16 * np.sin(5 * x) 10 * np.cos(4 * x)
# 找到全局最优解
def g_best(self, pop):
for bird in pop:
if bird.fitness > self.fitness(self.gbest):
self.gbest = bird.pos
# 初始化种群
def initPopulation(self, pop, N):
for i in range(N):
bird = particle()#初始化鸟
bird.pos = np.random.uniform(-10, 10)#均匀分布
bird.fitness = self.fitness(bird.pos)
bird.pbest = bird.fitness
pop.append(bird)
# 找到种群中的最优位置
self.g_best(pop)
小贴士
感谢您为本站写下的评论，您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值，所以请认真填写。
- 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字，对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
- 相信您也不想看到一排文字/表情墙，所以请不要反馈意义不大的重复字符，也请尽量不要纯表情的回复。
- 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明，或许是您遗漏了。
- 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦，又没人会搭理，于人于己都无利。
关于好例子网
本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享，对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论平台是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
网友评论
我要评论