# 导入必要的库,定义函数 import sko.PSO as PSO import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def Schwefel(x): ''' Schwefel's 函数,自变量为一个n维向量 该向量的每一个分量 -500<=x(i)<=500 当自变量的每一个分量的值为420.9687,有一个全局最小值为 -n*418.9839 ''' # 初始化函数值 ...
)# 使用粒子群算法求解带有不等式约束的 Schwefel 函数的最小值# 创建 PSO 对象 ex_pso,维度为 3,种群规模为 400,最大迭代次数为 200# 变量的上下界为-500到500,惯性权重为1,个体和全局学习参数 c1 和 c2 都为2# 定义不等式约束ex_pso=PSO.PSO(func=Schwefel,n_dim=3,pop=400, max_iter=200,lb=[...
通常设置c1=c2=2,但不一定必须等于2,通常c1=c2∈[0,4]。 群体大小pop是一个整数,pop很小时陷入局部最优解的可能性很大;pop很大时PSO的优化能力很好, 但是当群体数目增长至一定水平时,再增长将不再有显著作用,而且数目越大计算量也越大。群体规模pop一般取20～40,对较难或特定类别的问题 可以取到100～200。
2. PSO(Particle swarm optimization) 2.1 解决的问题 2.2 API 2.3 参数 2.4 示例 2.4.1 不带约束条件 2.4.2 带约束条件 3.Genetic Algorithm(recommended) 3.1 解决的问题 3.2 API 3.2.1 Genetic Algorithm 3.2.2 Genetic Algorithm for TSP(Travelling Salesman Problem) 3.3 TSP的目标函数定义的示例 3.4 示例...
2.粒子群算法(PSO) defdemo_func(x): x1,x2,x3=x returnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2 # %% Do PSO fromsko.PSOimportPSO pso=PSO(func=demo_func,n_dim=3,pop=40,max_iter=150,lb=[0,-1,0.5],ub=[1,1,1],w=0.8,c1=0.5,c2=0.5) ...
scikit-opt库中的PSO类用于实现粒子群优化算法,PSO类的构造参数介绍如下: 案例1 以下代码展示了PSO类简单使用示例: # 定义问题 def demo_func(x): """ 目标函数。 输入: x: 一个包含三个元素的列表,代表问题的三个变量。 输出: 目标函数值:优化目标尉最小化该值 """ x1, x2, x3 = x # 将列表x解...
效果(红圈是非线性约束规定的区域): 这里只加入了一个约束,还可以添加很多约束的。 作为对比,无约束的结果 代码如下( 参见 github):import numpy as np from sko.PSO import PSO def demo_func(x): x1, x2…
1. 测试函数1.1 针状函数 - 具有多个峰，适合测试算法的全局搜索能力，容易陷入局部最优。1.2 Brains’s rcos函数 - 有三个全局最小值和一个局部最小值，挑战算法的全局和局部搜索。...（其他函数特性略）2. 启发式算法介绍2.1 PSO - 参数如群体大小和学习因子影响搜索性能，需平衡...
3. PSO(Particle swarm optimization) 3.1 PSO with constraint Step1: define your problem: -> Demo code:examples/demo_pso.py#s1 defdemo_func(x):x1, x2, x3 = xreturnx1 **2+ (x2 -0.05) **2+ x3 **2 Step2: do PSO -> Demo code:examples/demo_pso.py#s2 ...
scikit-opt是一个封装了多种启发式算法的Python代码库,可以用于解决优化问题。scikit-opt官方仓库见:scikit-opt,scikit-opt官网文档见:scikit-opt-doc。 scikit-opt安装代码如下: pip install scikit-opt # 调用scikit-opt并查看版本 importsko sko.__version__ ...