はじめに

• Particle Swarm Optimization(PSO)の実装。
• PSOは、（組み合わせ）最適化問題を解決するためのアルゴリズムの一つ
• 3次元以上の入力にも対応。

前提条件

poetryのインストールが必要です。

インストール

git clone https://github.com/kmykprn/PSO.git
cd PSO
poetry install

実行

poetry run python main.py

• デフォルトでは3次元の入力を最適化するPSOが実行されます。
• デフォルトの目的関数は、球体の関数であり、(x, y, z) = (0, 0, 0) のとき f(x, y, z) = 0となります。

実行結果の例

Global Best Position: [-0.00120555  0.00422565  0.00078391]
Global Best Value: 1.9924028516587042e-05

• Global Best Position は、PSOによる探索の結果、最も良い位置（例. X, Y, Z座標）です。(0, 0, 0)に近くなるはずです。
• Global Best Value は、Global Best Positionにおける、目的関数の評価値です。0に近い値ほど良い結果です。

使い方

n次元の入力を受け付ける場合：

• main.pyのDIMENSION = 3部分を変更します。
• 例えば2次元の入力を受け付けるときは、DIMENSION = 2に設定し、実行します。
• ただし、入力の次元数を減らすと、目的関数も変更となる場合が多いため、後述のように目的関数を適したものに設定します。

目的関数の設定

• objective_function.pyの修正
  • objective_function.pyの中に、目的関数を記載します。
• main.pyの修正
  • from objective_function import ...部分に、目的関数を記載します。
  • pso = PSO(objective_function=...部分に、importした目的関数を設定します。

参考にさせて頂いたサイト

• 粒子群最適化(PSO:Particle Swarm Optimization)
• 最適化アルゴリズムを評価するベンチマーク関数まとめ
• Particle Swarm Optimization—群れでの探索—