粒子群算法求解优化问题(c实现)

#include"stdio.h"
#include "math.h"
#include "stdlib.h"
#include "time.h"
#define N 100  //最大粒子数
#define D 10  //最大问题维数

double fitness(double x[],int n);
typedef double (*funType)(double [],int n);
double pso(funType fp,int n,double c1,double c2,double w,int m,int d,double xbest[]);

int main(){
double x[D];
double f;
f = pso(fitness,40,1.5,1.5,0.6,2000,1,x);
printf("最优的x为：");
for(int i=0;i<1;i++)
printf("%f ",x[i]);
printf("\n");
printf("函数的最优值为：%f\n",f);
return 0;

}
double fitness(double x[],int n){  //待优化函数
double f = 0;
f = x[0]*x[0]-2*x[0]+1;  // f(x) = x.^2-2*x+1
return f;
}

/*
fp: 待优化的目标函数
n: 粒子数目
c1,c2: 学习因子1，学习因子2
w: 惯性权重
M: 最大迭代次数
d: 问题的维数
x: 返回的最优解
*/
double pso(funType fp,int n,double c1,double c2,double w,int m,int d,double xbest[]){
int i,j,t;
double x
[D],v
[D];
double pg[D]; //全局最优解
double y
;  //粒子适应度
double p
[D];
//step1.初始化种群的个体
srand((int)time(0));
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<d;j++){
x[i][j] = rand()*1.0/RAND_MAX;
v[i][j] = rand()*1.0/RAND_MAX;
}
//step2. 计算粒子适应度，初始化p和pg
for(i=0;i<d;i++)
pg[i] = x[n-1][i]; // pg为全局最优
for(i=0;i<n;i++){
y[i] = fp(x[i],d);
for(j=0;j<d;j++)
p[i][j] = x[i][j];
}
for(i=0;i<n-1;i++){
if(y[i]<y[n-1]){
for(j=0;j<d;j++)
pg[j] = x[i][j];
}
}
//step3. 进入主循环，按照公式依次迭代
for(t=0;t<m;t++){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<d;j++){
v[i][j] = w*v[i][j] + c1*(rand()/RAND_MAX)*(p[i][j]-x[i][j]) + c2*(rand()/RAND_MAX)*(pg[j]-x[i][j]); //更新
x[i][j] = x[i][j] + v[i][j];
}
if(fp(x[i],d)<y[i]){
y[i] = fp(x[i],d);
for(j=0;j<d;j++)
p[i][j] = x[i][j];
}
if(y[i]<fp(pg,d)){
for(j=0;j<d;j++)
pg[j] = p[i][j];
}
}

}

for(i=0;i<d;i++) //最优解
xbest[i] = pg[i];
return fp(pg,d);
}