给出粒子群算法求x1*x1+x2*x2最大值python代码
# 粒子群算法参数
W = 0.5 # 惯性权重
C1 = 1 # 加速度因子
C2 = 1 # 加速度因子
MAX_ITER = 100 # 最大迭代次数
POP_SIZE = 10 # 粒子数量
DIMENSION = 2 # 问题维度
X_MIN = -10 # 解空间最小值
X_MAX = 10 # 解空间最大值
# 计算适应度函数
def fitness(x1, x2):
return x1 ** 2 + x2 ** 2
class Particle:
def __init__(self, x):
self.position = x
self.velocity = []
self.best_position = []
self.fitness = 0
for i in range(DIMENSION):
self.velocity.append(random.uniform(-1, 1))
self.best_position = self.position
self.fitness = fitness(x[0], x[1]) # 计算当前位置的适应度
def update_velocity(self, global_best_position):
for i in range(DIMENSION):
r1 = random.random()
r2 = random.random()
cognitive_velocity = C1 * r1 * (self.best_position[i] - self.position[i])
social_velocity = C2 * r2 * (global_best_position[i] - self.position[i])
self.velocity[i] = W * self.velocity[i] + cognitive_velocity + social_velocity
def update_position(self, x_min, x_max):
for i in range(DIMENSION):
self.position[i] = self.position[i] + self.velocity[i]
if self.position[i] < x_min:
self.position[i] = x_min
elif self.position[i] > x_max:
self.position[i] = x_max
def update_fitness(self):
self.fitness = fitness(self.position[0], self.position[1])
if self.fitness > fitness(self.best_position[0], self.best_position[1]):
self.best_position = self.position
def particle_swarm_optimization():
# 初始化粒子群
population = []
global_best_fitness = float('-inf')
global_best_position = []
for _ in range(POP_SIZE):
x = [random.uniform(X_MIN, X_MAX) for _ in range(DIMENSION)]
particle = Particle(x)
population.append(particle)
# 更新全局最优解
if particle.fitness > global_best_fitness:
global_best_fitness = particle.fitness
global_best_position = particle.position
# 粒子群迭代更新
for _ in range(MAX_ITER):
for particle in population:
particle.update_velocity(global_best_position)
particle.update_position(X_MIN, X_MAX)
particle.update_fitness()
# 更新全局最优解
if particle.fitness > global_best_fitness:
global_best_fitness = particle.fitness
global_best_position = particle.position
return global_best_fitness, global_best_position
# 运行粒子群算法
best_fitness, best_position = particle_swarm_optimization()
print("最佳适应度值: ", best_fitness)
print("最佳解: ", best_position)
`particle_swarm_optimization`函数实现了粒子群算法的主要逻辑，包括初始化粒子群、更新粒子速度和位置、更新适应度等。然后通过迭代更新，得到最佳适应度值和最佳解。
在初始化粒子群时，根据设定的粒子数量（POP_SIZE）和问题维度（DIMENSION），生成包含随机位置和速度的粒子实例，并计算其适应度。随后，通过更新速度和位置，每个粒子根据自己个体最优解和全局最优解进行更新，并更新适应度。在每次迭代过程中，都会更新全局最优解。
求救matlab复杂公式怎么编写
Hello,建议您使用GA或是粒子群等全局搜索算法进行求解, 传统的线性函数无法进行求解.Ras(x)=20+x21+x22−10(cos2πx1+cos2πx2), 这个函数是matlab处理的例子, 跟你的方程很类似.
matlab如何解非线性超标定方程
以下就是具体的求解了~~求解的过程是一个解搜索的过程，不知道你是否了解搜索算法，因为我以前搞过算法研究，所以比较清楚，典型实用的主要有，梯度搜索算法、牛顿搜索算法和盲搜索算法。在你这个具体的问题中，盲搜索算法比较合适，盲搜索算法又有两种典型的分类：遗传算法和粒子群算法。我个人比较喜欢遗传...
优化算法是什么?
智能优化算法是一种启发式优化算法,包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、粒子群算法等。·智能优化算法一般是针对具体问题设计相关的算法,理论要求弱,技术性强。一般,我们会把智能算法与最优化算法进行比较,相比之下,智能算浮速度快,应用性强。 传统优化算法和现代优化算法包括哪些.区别是什么 1. ...
用matlab求最大值
自己笔算一下比较稳。不然就网格搜索，给三个x设定一个步长，全部计算一遍y，然后找最大值。如果这样做运算量特别大的话（跟步长有关，步长很小的话计算量惊人），考虑使用更加高级的全局搜索算法，遗传算法什么的，粒子群算法什么的，总之方法很多看你的需求。
MATLAB神经网络的目录
本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(...
粒子群优化算法的参数设置
从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤: 问题解的编码和适应度函数PSO的一个优势就是采用实数编码, 不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题 f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解,粒子可以直接编码为 (x1, x2, x3), 而适应度...
C++的粒子群优化算法运行结果是怎么样的
它是每进化一代就差找一次，能否找到结果是看你设置的最大迭代次数和终止条件是否满足。你可以看pso算法的两个公式。算法运行和用什么语言没关系。PSO的具体实现步骤如下:Step1: 参数初始化。在初始范围内，随机初始化一群粒子。即设置种群规模m，粒子的初始位置 x1,x2,...,xm，初始速度v1,,v2…...
什么是粒子群算法?
粒子群算法 1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在...
粒子群算法国内发展
粒子群算法 1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在...
常见的群体智能算法不包括
每次更新完速度和位置都需要考虑速度和位置的限制，需要将其限制在规定范围内，此处仅举出一个常规方法，即将超约束的数据约束到边界（当位置或者速度超出初始化限制时，将其拉回靠近的边界处）。当然，你不用担心他会停住不动，因为每个粒子还有惯性和其他两个参数的影响。粒子群算法求平方和函数最小值，...
文毓杏芎： 这关键是适应度函数的问题,你可以编写如下适应度函数:F=|E(X1y1+X2y2)-0|+|D(X1y1+X2y2)-1|,F值越小越好,||指的是绝对值.而变量你就选取X1和X2里的每个元素.比如X1=[x1,x2,x3];X2=[x4,x5,x6];你就可以设置PSO的变量为x1到x6这六个值.答毕,不懂追问.
永修县17769796006： F(X)=x1*x1+x1*x2+x2*x2 - 6*x1 - 3*x2求极值 求解答要步骤？
文毓杏芎： F(x)=[0.5(X1*X1+X2*X2+2X1X2)]+[0.5X1*X1-6X1]+[0.5X2*X2-3X2] =[0.5(X1+X2)*(X1+X2)]+[0.5(X1-6)(X1-6)-18]+[0.5(X2-3)(X2-3)-4.5] =[0.5(X1+X2)*(X1+X2)]+[0.5(X1-6)(X1-6)]+[0.5(X2-3)(X2-3)]-22.5 中括号中只剩下平方项,平方项最小值为0,所以F(x)极小值为-22.5,无极大值
永修县17769796006： 求粒子群算法MATLAB完整代码 - ？
文毓杏芎： %% 清空环境 clear clc tic%% 参数初始化% 粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 200; % 进化次数 sizepop = 20; % 种群规模 Vmax = 1; Vmin = -1; popmax = 5; popmin = -5;%% 产生初始粒子和速度 for i = 1:...
永修县17769796006： 用粒子群优化算法求一元高次方程的全部根的MATLAB程序？
文毓杏芎： 最简单的方法是用矩阵来表示多项式: p=[1,10,37,102.055,120];%注意要按照降幂来排列啊 roots(p); p 结果: ans= 6.1749 -0.9139 + 2.9823i -0.9139 - 2.9823i -1.9974
永修县17769796006： lingo求解min=x1^2+x1*x2+x2^2 - 60*x1 - 3*x2;结果错误 - ？
文毓杏芎： fun='x(1).^2+x(1).*x(2)+x(2).^2-60*x(1)-3*x(2)'; x0=[30,0]; [x,favl]=fminsearch(fun,x0) 这是matlab的代码 算出来是(39 -18) 至于你的lingo嘛 因为lingo默认所有的变量非负 所以求的结果x2为0 你加个@free(x2)释放就可以了
永修县17769796006： p(x=x1)=2/3,p(x=x2)=1/3 x1<x2,Ex=4/3,Dx=2/9,求x1+x2 - ？
文毓杏芎： EX= x1*(2/3) + x2*(1/3) = 4/3 ==> 2x1+x2=4 DX=E(X^2) - (EX)^2 = x1^2*(2/3)+x2^2*(1/3) - (4/3)^2 = 2/9 ==> 2x1^2+x2^2=6 所以,解得: x1=1, x2=2, 或者 x1=5/3, x2=2/3 因为 x1 所以最后,x1+x2 =3 .
永修县17769796006： 求Matlab编程高手:想用粒子群算法求[( - 2*x+3*y+4*z)^2]的最小值,其中x>0,y>0,z>0. - ？
文毓杏芎： x=1:4;y=1:5;[x,y]=meshgrid(x,y);z=1+2*x+3*y+4*(x.^2)+5*(y.^2)+6*x.*y; surf(x,y,z)
永修县17769796006： x1+x2+x3=0,求x1*x2+x2*x3+x3*x1≤0 - ？
文毓杏芎： ^^(x1+x2+x3)^2=0 x1^2+x2^2+x3^2+2(x1x2+x2x3+x1x3)=0 x1x2+x2x3+x1x3=-(x1^2+x2^2+x3^2)/2 显然x1^2+x2^2+x3^2>=0 所以-(x1^2+x2^2+x3^2)/2<=0 则x1x2+x2x3+x1x3<=0
永修县17769796006： 有n个数X1,X2,…,Xn,他们的值都是0,1, - 4中的一个,求X1*X1*X1+X2*X2*X2+……+Xn*Xn*Xn的值 - ？
文毓杏芎： 2004*(-61)我的这样子做的 X1+X2+…+Xn=-2004(1),X1*X1+X2*X2+……+Xn*Xn=2004*19,(2) (2)-(1)有X1*(X1-1)+....+Xn*(Xn-1)=2004*20 因为当Xi(i=1....n)为0 或者1的时候Xi*(Xi-1)=0;Xi(i=1....n)为-4的时候Xi*(Xi-1)=20 于是我们不妨设 -4有2004个,再根据(1)得到1有2004*3个 其他的都是0了.其他的都是0 这样就可以得到X1*X1*X1+X2*X2*X2+……+Xn*Xn*Xn 为2004*(-4)*(-4)*(-4)+2004*3*1*1*1=2004*(-61)
永修县17769796006： matlab 粒子群算法代码 - ？
文毓杏芎： 目前混合整数规划是一个可研究的问题,这方面的论文也较多,有的是用四舍五入的方法取整,在matlab中用round函数可实现.也有用三角函数进行转化的,具体情况我不太清楚.另外你的问题有约束条件,在编程时需要加约束处理.
