基本信息

---

下载

   友情提示：（无需注册或充值，赞助后即可获取资源下载链接）

---

     嘿，亲！知识可是无价之宝呢，但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下，绝对物超所值哦！如有下载和支付问题，请联系我们QQ(微信同号)：813200300

本次赞助数额为： 2 元　

支付宝支付

微信支付

   源码介绍

---

    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)