零基础学习Python--粒子群算法PSO函数寻优-4

Halcom

零基础学习Python--粒子群算法PSO函数寻优-4:

链接：https://pan.baidu.com/s/1yECy3SICh_8a1QZzmtu5ww 提取码：n4ip
采用 np.argmax替代minIndex函数：

1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. """
   
3. Spyder Editor
   
4. 
   
5. This is a temporary script file.
   
6. """
   
7. 
   
8. from PIL import Image
   
9. from pylab import *
   
10. import matplotlib.pyplot as plt  
    
11. import numpy as np
    
12. from random import *
    
13. #import fun
    
14. 
    
15. def funfitness(x1,x2):
    
16.     y = (x1-0.5)**2+(x2-0.6)**2;
    
17.     return y;
    
18. 
    
19. # 采用 np.argmax替代
    
20. #    def minIndex(fitness, fitnesszbest):
    
21. #        for i in range(len(fitness)):
    
22. #            if(fitness[i] == fitnesszbest):
    
23. #                break;
    
24. #        return i;
    
25. 
    
26. if __name__=="__main__":
    
27.     c1 = 1.49445;
    
28.     c2 = 1.49445;
    
29.     maxg=200;  
    
30.     sizepop=20;
    
31.     Vmax=1;
    
32.     Vmin=-1;
    
33.     popmax=5;
    
34.     popmin=-5;
    
35.     nVar = 2;
    
36.     #print random.random()
    
37.     # PSO algorithm parameters
    
38.     pop = [[0 for x in range(nVar)] for y in range(sizepop)]
    
39.     gbest = [[0 for x in range(nVar)] for y in range(sizepop)]
    
40.     fitness = [0 for x in range(sizepop)]
    
41.     fitnessgbest = [0 for x in range(sizepop)]
    
42.     zbest = [0 for x in range(nVar)]
    
43.     V = [[0 for x in range(nVar)] for y in range(sizepop)]
    
44.    
    
45.     # init pop
    
46.     for i in range(sizepop):
    
47.         pop[i][0] = popmin + (popmax-popmin)*random();
    
48.         pop[i][1] = popmin + (popmax-popmin)*random();
    
49.         fitness[i] = funfitness(pop[i][0],pop[i][1]);
    
50.         gbest[i][0] = pop[i][0]
    
51.         gbest[i][1] = pop[i][1]
    
52.         fitnessgbest[i] = fitness[i]
    
53.         print(fitness[i])
    
54.     fitnesszbest = min(fitness);
    
55. #    index = fun.minIndex(fitness, fitnesszbest);
    
56.     index = np.argmin( fitness )
    
57.     zbest[0] = pop[index][0]
    
58.     zbest[1] = pop[index][1]
    
59.     print(zbest)
    
60.     #plot(range(sizepop), fitness,'r*-')
    
61.     #plot( fitness,'r*-')
    
62.     #show()
    
63.    
    
64.     fitness_iter = [0 for x in range(maxg)]
    
65.     # main loop
    
66.     for i in range(maxg):
    
67.         for j in range(sizepop):
    
68.             # update vel
    
69.             r1 = random();
    
70.             r2 = random();
    
71.             V[j][0] = V[j][0] + c1*r1*(gbest[j][0]-pop[j][0])+c2*r2*(zbest[0]-pop[j][0]);
    
72.             V[j][1] = V[j][1] + c1*r1*(gbest[j][1]-pop[j][1])+c2*r2*(zbest[1]-pop[j][1]);
    
73.             if (V[j][0]>Vmax):
    
74.                 V[j][0] = Vmax;
    
75.             elif (V[j][0]<Vmin):
    
76.                 V[j][0] = Vmin;
    
77.             if (V[j][1]>Vmax):
    
78.                 V[j][1] = Vmax;
    
79.             elif (V[j][1]<Vmin):
    
80.                 V[j][1] = Vmin;
    
81.             # update position
    
82.             pop[j][0] = pop[j][0] + 0.5*V[j][0];
    
83.             pop[j][1] = pop[j][1] + 0.5*V[j][1];
    
84.             if (pop[j][0]>popmax):
    
85.                 pop[j][0] = popmax;
    
86.             elif (pop[j][0]<popmin):
    
87.                 pop[j][0] = popmin;
    
88.             if (pop[j][1]>popmax):
    
89.                 pop[j][1] = popmax;
    
90.             elif (pop[j][1]<popmin):
    
91.                 pop[j][1] = popmin;
    
92.             
    
93.             fitness[j] = funfitness(pop[j][0],pop[j][1]);
    
94.             if (fitness[j]<fitnessgbest[j]):
    
95.                 fitnessgbest[j] = fitness[j]
    
96.                 gbest[j][0] = pop[j][0];
    
97.                 gbest[j][1] = pop[j][1];
    
98.             if (fitness[j]<fitnesszbest):
    
99.                 fitnesszbest= fitness[j];
    
100.                 zbest[0] = pop[j][0];
     
101.                 zbest[1] = pop[j][1];
     
102.         fitness_iter[i] = fitnesszbest;
     
103.    
     
104.     print("最优解:")
     
105.     print(zbest)
     
106.     plot( fitness_iter,'b-' )
     
107.     plt.show()
     
108. 
     

复制代码

lantian

好棒一起学习

sunlei0417

很好 的资源 谢谢楼主

therookie

很好 的资源 谢谢楼主

FIGHT

感谢分享  感谢分享  感谢分享  

LJN

很好的资源谢谢楼主啦