DEAP框架中的粒子群优化(PSO)算法实现详解

最新推荐文章于 2025-06-24 15:08:06 发布

咎鲲才

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DEAP框架中的粒子群优化(PSO)算法实现详解

deap Distributed Evolutionary Algorithms in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deap

粒子群优化算法简介

粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年提出。它模拟鸟群觅食行为，通过个体间的信息共享来寻找最优解。PSO算法因其简单、易于实现且收敛速度快等优点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练等领域。

DEAP框架中的PSO实现

DEAP(Distributed Evolutionary Algorithms in Python)是一个强大的进化计算框架，提供了丰富的工具来实现各种进化算法，包括PSO。下面我们详细分析DEAP中PSO的基本实现。

1. 粒子定义与初始化

在DEAP中，我们首先需要定义粒子的数据结构：

creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
creator.create("Particle", list, fitness=creator.FitnessMax, speed=list, 
    smin=None, smax=None, best=None)

这里创建了一个Particle类，它继承自Python的list类型，并添加了以下属性：

fitness: 粒子的适应度值
speed: 粒子的速度向量
smin/smax: 速度的最小/最大值限制
best: 粒子个体历史最优位置

粒子的生成函数如下：

def generate(size, pmin, pmax, smin, smax):
    part = creator.Particle(random.uniform(pmin, pmax) for _ in range(size)) 
    part.speed = [random.uniform(smin, smax) for _ in range(size)]
    part.smin = smin
    part.smax = smax
    return part

2. 粒子更新机制

PSO的核心在于粒子的位置更新策略，DEAP中的实现如下：

def updateParticle(part, best, phi1, phi2):
    u1 = (random.uniform(0, phi1) for _ in range(len(part)))
    u2 = (random.uniform(0, phi2) for _ in range(len(part)))
    v_u1 = map(operator.mul, u1, map(operator.sub, part.best, part))
    v_u2 = map(operator.mul, u2, map(operator.sub, best, part))
    part.speed = list(map(operator.add, part.speed, map(operator.add, v_u1, v_u2)))
    # 速度限制处理
    for i, speed in enumerate(part.speed):
        if abs(speed) < part.smin:
            part.speed[i] = math.copysign(part.smin, speed)
        elif abs(speed) > part.smax:
            part.speed[i] = math.copysign(part.smax, speed)
    part[:] = list(map(operator.add, part, part.speed))

更新过程包含以下关键步骤：

计算个体认知分量和社会认知分量
更新速度向量
应用速度限制
更新粒子位置

3. 算法主流程

主函数实现了完整的PSO算法流程：

def main():
    pop = toolbox.population(n=5)  # 初始化5个粒子
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register("avg", numpy.mean)  # 注册统计指标
    # ...其他统计指标注册
    
    for g in range(1000):  # 迭代1000代
        # 评估粒子适应度
        for part in pop:
            part.fitness.values = toolbox.evaluate(part)
            # 更新个体最优
            if not part.best or part.best.fitness < part.fitness:
                part.best = creator.Particle(part)
                part.best.fitness.values = part.fitness.values
            # 更新全局最优
            if not best or best.fitness < part.fitness:
                best = creator.Particle(part)
                best.fitness.values = part.fitness.values
        # 更新粒子位置
        for part in pop:
            toolbox.update(part, best)
        
        # 记录统计信息
        logbook.record(gen=g, evals=len(pop), **stats.compile(pop))