粒子群算法求解最大值问题详解(附python代码)

文章目录粒子群算法(PSO)代码实现1、导入需要的库2、设置参数3、适应度函数4、初始化粒子群5、迭代更新粒子群 粒子群算法(PSO) PSO 通过模拟鸟群的捕食行为来求取最优解。 假设一群鸟在随机搜索食物。在这个区域里只有一块食物(对应着最优解)。所有的鸟都不知道食物的具体位置,但是它们可以判断自身与食物的大致距离,即通过 fit 值判断与最优解的距离。那么找到食物的最优策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。 PSO 中,问题的每个解都是搜索空间中的一只“鸟”。我们称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值,并且所有的粒子都具有速度和位置两个属性。 在每一次迭代中,粒子