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Python实战开发及案例分析（17）—— 粒子群算法_粒子群优化案例 python
作者：Li_阴宅 | 2024-07-03 14:55:35
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粒子群优化案例 python
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种计算方法，它通过模拟鸟群的社会行为来解决优化问题。粒子群优化算法中的每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解决方案。每个粒子都会根据自己的经验以及邻居的经验来调整其在解空间中的位置。
粒子群优化的基本概念：
- 粒子：解空间中的一个点，代表一个潜在的解决方案。
- 速度：粒子移动的方向和速度。
- 个体最佳（pbest）：粒子在迄今为止搜索过程中找到的最优位置。
- 全局最佳（gbest）：整个粒子群中所有粒子经历的最优位置。
算法步骤：
- 初始化粒子群。
- 为每个粒子计算适应度值。
- 对每个粒子，更新其个体最佳和全局最佳。
- 调整每个粒子的速度和位置。
- 重复步骤2-4直到达到终止条件（如迭代次数、精度或适应度阈值）。
Python 实现：粒子群算法
案例分析：求解函数最小值
我们将使用粒子群算法来寻找函数
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