22、粒子群优化算法：从连续到离散问题的求解

粒子群优化算法：从连续到离散问题的求解

1. 连续优化问题中的PSO应用

在连续单目标优化问题中，我们可以使用 pyswarms.single 包中的全局最优PSO（gbest PSO）算法来优化函数。以下是一个优化Michalewicz函数的示例代码：

import numpy as np
# 假设optimizer和michalewicz_function已定义
cost, pos = optimizer.optimize(michalewicz_function, iters=1000) 
print(f"Optimal solution: {np.round(pos,3)}") 
print(f"Minimum value: {np.round(cost,4)}") 

运行上述代码会得到如下输出：

Optimal solution: [2.203 1.571]
Minimum value: -1.8013

这里的 pyswarms.single 包实现了多种连续单目标优化技术，除了全局最优PSO算法，你也可以尝试使用局部最优PSO算法。

2. 不同版本PSO的比较

PSO有多种版本，包括PSO、PSO Pymoo和PSO PySwarms。这三种版本的PSO在优化问题时提供了相当的结果，但PSO PySwarms和PSO Pymoo更加稳定，每次运行代码时结果更一致。