用Python3.6解决PSO算法高维约束问题

本文介绍了作者如何基于Python3.6和他人代码,尝试扩展PSO算法以解决高维约束问题。在初始种群和目标函数中添加了约束条件,但运行结果未达到预期。作者寻求社区帮助以解决这个问题。

在确定使用PSO算法的时候,因本人之前对算法了解不多,所以选择了参考他人的代码。源代码网址为:https://blog.youkuaiyun.com/ztf312/article/details/75669685

接下来我将描述我要解决的问题,如果大家和我有相同的困惑,欢迎讨论,本人菜鸟一枚。(由于课题涉密原因,全部代码并不能全部展现给大家,希望大家谅解)

我先用语言描述一下,尽可能描述清楚。
1.参考源代码处理的问题是一维无约束函数,我就在此基础上进行了扩展,初始化种群如下:

在这里插入图片描述

2.参考源代码的目标函数就是简单的自变量平方求和,我需要解决的问题由于自变量个数多,所以我在目标函数那里添加了约束函数,如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.更新粒子位置和速度
在这里插入图片描述

4.运行结果如下:

在这里插入图片描述

经过验证这个结果是不对的。。。。问题已经困惑我很久了,请求各位大神路过指点我一下,万分感谢,你的一句话可以救小弟一命,谢谢各位!!!

评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值