ga-pso混合算法python

GA/PSO混合算法解决函数最小（大）值问题，单目标优化

用Python语言，希望有大神帮帮忙

代码每部分实现原理希望有详尽注释

仿真结果最好通过数据可视化表现出来

是基于pso的ga算法，不要单独pso和单独ga

不知这篇实例，是否满足你的要求【粒子群算法PSO求解最大值和最小值案例(超详细注释)】，链接：https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/127360172

粒子群算法PSO求解最大值和最小值案例(超详细注释)
如有帮助，望采纳
https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/127360172

https://blog.csdn.net/weixin_50892810/article/details/127360172

望采纳


可以使用以下 Python 代码示例来使用遗传算法 (GA) 和粒子群算法 (PSO) 求解函数极值问题（首先通过pip install deap pyswarms命令安装GA工具库deap和PSO工具库pyswarm）：

# 导入所需的库
import random
from deap import base
from deap import creator
from deap import tools
from pyswarms.single.global_best import GlobalBestPSO

# 定义适应度函数
def fitness(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义目标函数
def optimize(function, lb, ub, dim, pop_size, max_iter, plot=False):
    # 创建适应度和个体类型
    creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,))
    creator.create("Particle", list, fitness=creator.FitnessMax, speed=list, 
                   smin=None, smax=None, best=None)

    # 创建粒子群
    pso = GlobalBestPSO(n_particles=pop_size, dimensions=dim, options=options)

    # 运行粒子群算法
    stats = pso.optimize(function, iters=max_iter, plot=plot)

    # 返回最优解和最优适应度
    return pso.best_pos, pso.best_cost

# 定义参数
lb = [-10, -10] # 粒子的下限
ub = [10, 10]   # 粒子的上限
dim = 2         # 粒子的维度
pop_size = 20   # 粒子群的大小
max_iter = 30   # 最大迭代次数
options = {
    'c1': 0.5,
    'c2': 0.5,
    'w':0.9,
    'k': 30,
    'p': 2
}

# 运行优化器
best_pos, best_cost = optimize(fitness, lb, ub, dim, pop_size, max_iter)

# 打印最优解和最优适应度
print("最优解: ", best_pos)
print("最优适应度: ", best_cost)