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Python
import numpy as np
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class PSO(object):
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"""
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Class implementing PSO algorithm
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"""
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def __init__(self, func, init_pos, n_particles):
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"""
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Initialize the key variables.
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Args:
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fun (function): the fitness function to optimize
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init_pos(array_like):
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n_particles(int): the number of particles of the swarm.
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"""
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self.func = func
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self.n_particles = n_particles
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self.init_pos = init_pos # 검색할 차원
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self.particle_dim = len(init_pos) # 검색할 차원의 크기
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self.particles_pos = np.random.uniform(size=(n_particles, self.particle_dim)) \
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* self.init_pos
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# 입력받은 파티클의 개수 * 검색할 차원의 크기 만큼의 균등한 위치를 생성
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self.velocities = np.random.uniform(
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size=(n_particles, self.particle_dim))
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# 입력받은 파티클의 개수 * 검색할 차원의 크기 만큼의 속도를 무작위로 초기화
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self.g_best = init_pos # 최대 사이즈로 전역 최적갑 저장 - global best
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self.p_best = self.particles_pos # 모든 파티클의 위치 - particles best
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self.g_history = []
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self.history = []
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def update_position(self, x, v):
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"""
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Update particle position
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Args:
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x (array-like): particle current position
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v (array-like): particle current velocity
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Returns:
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The updated position(array-like)
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"""
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x = np.array(x) # 각 파티클의 위치
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v = np.array(v) # 각 파티클의 속도(방향과 속력을 가짐)
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new_x = x + v # 각 파티클을 랜덤한 속도만큼 진행
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return new_x # 진행한 파티클들의 위치를 반환
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def update_velocity(self, x, v, p_best, g_best, c0=0.5, c1=1.5, w=0.75):
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"""
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Update particle velocity
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Args:
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x(array-like): particle current position
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v (array-like): particle current velocity
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p_best(array-like): the best position found so far for a particle
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g_best(array-like): the best position regarding all the particles found so far
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c0 (float): the congnitive scaling constant, 인지 스케일링 상수
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c1 (float): the social scaling constant
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w (float): the inertia weight, 관성 중량
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Returns:
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The updated velocity (array-like).
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"""
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x = np.array(x)
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v = np.array(v)
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assert x.shape == v.shape, "Position and velocity must have same shape."
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# 두 데이터의 shape 이 같지 않으면 오류 출력
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# 0에서 1사이의 숫자를 랜덤 생성
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r = np.random.uniform()
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p_best = np.array(p_best)
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g_best = np.array(g_best)
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# 가중치(상수)*속도 + \
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# 스케일링 상수*랜덤 가중치*(나의 최적값 - 처음 위치) + \
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# 전역 스케일링 상수*랜덤 가중치*(전체 최적값 - 처음 위치)
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new_v = w*v + c0*r*(p_best - x) + c1*r*(g_best - x)
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return new_v
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def optimize(self, maxiter=200):
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"""
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Run the PSO optimization process utill the stoping critera is met.
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Cas for minization. The aim is to minimize the cost function
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Args:
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maxiter (int): the maximum number of iterations before stopping the optimization
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파티클의 최종 위치를 위한 반복 횟수
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Returns:
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The best solution found (array-like)
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"""
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for _ in range(maxiter):
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for i in range(self.n_particles):
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x = self.particles_pos[i] # 각 파티클 추출
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v = self.velocities[i] # 랜덤 생성한 속도 추출
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p_best = self.p_best[i] # 결과치 저장할 변수 지정
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self.velocities[i] = self.update_velocity(
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x, v, p_best, self.g_best)
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# 다음에 움직일 속도 = 최초 위치, 현재 속도, 현재 위치, 최종 위치
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self.particles_pos[i] = self.update_position(x, v)
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# 현재 위치 = 최초 위치 현재 속도
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# Update the besst position for particle i
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# 내 현재 위치가 내 위치의 최소치보다 작으면 갱신
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if self.func(self.particles_pos[i]) < self.func(p_best):
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self.p_best[i] = self.particles_pos[i]
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# Update the best position overall
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# 내 현재 위치가 전체 위치 최소치보다 작으면 갱신
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if self.func(self.particles_pos[i]) < self.func(self.g_best):
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self.g_best = self.particles_pos[i]
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self.g_history.append(self.g_best)
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self.history.append(self.particles_pos.copy())
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# 전체 최소 위치, 전체 최소 벡터
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return self.g_best, self.func(self.g_best)
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"""
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Returns:
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현재 전체 위치
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"""
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def position(self):
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return self.particles_pos.copy()
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"""
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Returns:
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전체 위치 벡터 history
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"""
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def position_history(self):
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return self.history
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"""
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Returns:
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global best 의 갱신된 값의 변화를 반환
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"""
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def global_history(self):
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return self.g_history.copy()
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