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pso优化bp算法python代码PSO优化BP算法Python代码是基于粒子群算法（PSO）和BP（反向传播）神经网络算法的优化算法，用于解决分类和回归问题。
以下是一些关键的Python代码段来实现此算法：1. 导入必要的库```pythonimport numpy as npimport random```2. 定义神经网络类```pythonclass NeuralNetwork:def __init__(self, inputs, hidden, outputs):self.input_nodes = inputsself.hidden_nodes = hiddenself.output_nodes = outputsself.weights_ih = np.random.randn(self.hidden_nodes, self.input_nodes)self.weights_ho = np.random.randn(self.output_nodes, self.hidden_nodes)self.bias_h = np.random.randn(self.hidden_nodes, 1)self.bias_o = np.random.randn(self.output_nodes, 1)```3. 定义激活函数sigmoid```pythondef sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))```4. 定义前向传播函数```pythondef feedforward(self, input_array):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Thidden_inputs = np.dot(self.weights_ih, inputs) +self.bias_hhidden_outputs = sigmoid(hidden_inputs)final_inputs = np.dot(self.weights_ho, hidden_outputs) + self.bias_ofinal_outputs = sigmoid(final_inputs)return final_outputs```5. 定义损失函数```pythondef mse_loss(self, input_array, target):inputs = np.array(input_array, ndmin=2).Ttargets = np.array(target, ndmin=2).Toutputs = self.feedforward(inputs)return np.mean((targets - outputs)**2)```6. 定义粒子类```pythonclass Particle:def __init__(self, dim):self.position = np.random.randn(dim, 1)self.velocity = np.random.randn(dim, 1)self.best_position = self.positionself.best_cost = float('inf')```7. 定义PSO算法类```pythonclass PSO:def __init__(self, cost_function, dimension, swarm_size, max_iter):self.cf = cost_functionself.dim = dimensionself.swarm_size = swarm_sizeself.max_iter = max_iterself.swarm = [Particle(self.dim) for i inrange(self.swarm_size)]self.best_swarm_position = self.swarm[0].positionself.best_swarm_cost = float('inf')```8. 定义更新粒子位置和速度的函数```pythondef update_particle(self, particle):w = 0.729c1 = 1.49445c2 = 1.49445r1 = random.random()r2 = random.random()new_velocity = w * particle.velocity + c1 * r1 * (particle.best_position - particle.position) + c2 * r2 * (self.best_swarm_position - particle.position)new_position = particle.position + new_velocityparticle.velocity = new_velocityparticle.position = new_position```9. 定义运行PSO算法的函数```pythondef run(self):for i in range(self.max_iter):for particle in self.swarm:cost = self.cf(particle.position)if cost < particle.best_cost:particle.best_position = particle.positionparticle.best_cost = costif cost < self.best_swarm_cost:self.best_swarm_position = particle.positionself.best_swarm_cost = costfor particle in self.swarm:self.update_particle(particle)```10. 实例化神经网络和PSO算法，运行PSO优化BP算法```pythonnn = NeuralNetwork(2, 3, 1)pso = PSO(nn.mse_loss, nn.weights_ih.size +nn.weights_ho.size + nn.bias_h.size + nn.bias_o.size, 20, 100) pso.run()```以上是使用Python实现PSO优化BP算法的主要代码段。
含被动聚集因子的微粒群优化算法本文给出了含被动聚集因子的微粒群算法来提高标准PSO（SPSO）的性能，被动聚集因子是一个重要的生物力量以保存种群的完整性。
通过将被动聚集因子引入PSO算法中，信息能够从群体中的个体中转变。
含被动集聚集因子的微粒群优化算法（PSOPC）已经通过了10种30维的基准函数的测试，并且分别与全局版本的SPSO、本地版本的SPSO（LSPSO）、和含有收缩因子的PSO（CPSO）做了比较。
实验结果显示出含被动聚集因子的PSO明显地提高了基准函数的搜索表现。
1．介绍微粒群算法（PSO）是一种群算法，首先是由Kennedy与Eberhart（1995）提出的，它是由动物的社会行为而受到启发的，比如鱼群和鸟群。
与其他群算法相似，比如进化算法，PSO能够解决很多种不同的优化问题，同时在某些方面PSO也显示出了比其他算法更快的收敛速率（Kennedy和Eberhart，2001）。
PSO的另一个优点是它具有更少的参数去调节，这使得PSO非常容易执行。
Angeline(1998)指出虽然PSO能够比其他进化算法在早期的迭代中表现得更出色，但是当迭代次数增加时它的竞争力就没有那么大了。
目前，有多个关于提高标准PSO（SPSO）的性能的研究已经开始做。
Lobjerg etal.(2001)提出了一个包含子代和亚种群的混合的PSO模型.Kennedy和Mendes（2002）提出了这种压缩种群数量结构来研究SPSO的搜索性能。
其他的关于提高PSO的性能的研究有运用类聚分析（Kennedy，2000）和模糊自适应惰性权重（shi 和Eberhart）。
图1，微粒群与最好位置微粒gbest的相互作用PSO 是基于假设同类中各元素提供一种最优进化信息的群体分享（Kennedy和Eberhart，1995）。
SPSO模型是基于以下两种因素：（Kennedy和Eberhart，1995）；P）以前的最好的位置;（1）自我记忆，它能够记得在群体中每个个体（i（2） 公认的认知，它是这个群体中目前所能得到的最优解（g P ）。
Spectra Precision Survey Office (SPSO) is a highly automated desktop application for DatasheetA Powerful Survey Data Office SoftwareSpectra Precision Survey OfficeFlexible Licensing OptionsThere is an office edition matched to your business needs withcomprehensive and scalable toolsets for every survey business.Each Spectra Precision Survey Office (SPSO) Edition is designed tosupport a set of related workflows:■■Basic Edition: Supports quality-check workflows (for example,adjustments and reporting) and L1 processing.■■Complete Edition: Supports site calibration, full GNSSprocessing, and all workflows related to surfaces and images.■■Complete with Roads Edition: Supports corridor workflows.Note: Importing data, viewing data, and exporting data to SurveyPro are unlicensed SPSO features.System RecommendationsOperation System■■Microsoft Windows 7 (64-bit version)■■Microsoft Windows 8 (64-bit version)Processor■■Recommended: Intel Pentium Dual-Core E2160 (1.80 Ghz, 1 mbl2 Cache, 800 fsb) or betterRandom Access Memory (RAM)■■Minimum: 2 GB■■Recommended: 8 GB or greaterHard Disk■■Recommended: 5 GB or more■■Graphics: DirectX 9 (or higher) compatible graphics card with512 MB memory or more■■Monitor: 1280x1024 or higher resolution with 256 or more colors(at 96 DPI)■■I/O Ports: USB 2.0 port Supported Languages■■Chinese Simplified ■■Dutch ■■English UK ■■English US ■■French ■■German ■■Italian ■■Japanese ■■Korean ■■Portuguese (Brazilian)■■Russian ■■Spanish ■■Swedish Spectra Precision Survey Office©2015 Trimble Navigation Limited. All rights reserved. Spectra Precision is a Division of Trimble Navigation Limited. Spectra Precision and the Spectra Precision logo are trademarks of Trimble NavigationLimited or its subsidiaries. All other trademarks are the property of their respective owners. (2015/04)Working with CorridorsProcessing GNSS BaselinesViewing Surfaces and GNSS VectorsCustomizable RibbonContact Information:AMERICASSpectra Precision Division10368 Westmoor DriveWestminster, CO 80021, USA+1-720-587-4700 Phone888-477-7516 (Toll Free in USA)EUROPE, MIDDLE EAST AND AFRICA Spectra Precision Division Rue Thomas Edison ZAC de la Fleuriaye - CS 6043344474 Carquefou (Nantes), France +33 (0)2 28 09 38 00 Phone ASIA-PACIFIC Spectra Precision Division 80 Marine Parade Road #22-06, Parkway Parade Singapore 449269, Singapore +65-6348-2212 Phone 。
供应商过程签发指导书作，还包括需要的整个系统是否被有效地执行。
SPSO必须在供应商零件递交至Digidie之前发起。
先期质量工程师(AQE)负责使用SPSO表格完成进度安排并引导SPSO。
SPSO；这些SPSO是Digidie参加/引导或允许供应商自己完成。
项目的SPSO选择应当在阶段2中尽早完成。
注：是由Digidie参加/引导SPSO还是由供应商自已执行SPSO是一个主观性的判定。
项目SDT小组应当考虑供应商或采购零件对项目成功影响的风险因素。
一些应考虑的因素有：1）供应商过去/现在的质量表现？如，PPM，准时交付等。
2）供应商的零部件对于项目全局成败的关键性？3）是否是Digidie的新供应商？是否是汽车行业的新供应商？4）零部件对供应商而言，是否涉及到一个新的制造流程或新工艺？5）供应商在Digidie采购或供应商开发中的等级情况？步骤2－规划SPSO：先期质量工程师必须通知每个被选中要求进行SPSO的供应商，他们已被选中要求进行SPSO，并传达SPSO和AG的期望。
这包括发给供应商SPSO的空白表格，详细的问题和供应商零件计划。
供应商应当通过SPSO表中的详细问题来做好SPSO的准备。
注：a)先期质量经理，在物料经理的支持下，应当在发给供应商<供应商零件计划>之前，先填写好<供应商零件计划>中“由Digidie完成”列中的信息。
b) 在距SPSO审核日至少2周前，应当将<供应商零件计划>发至供应商质量经理处。
供应商负责完成此表格中其余信息填写。
步骤3－进行SPSO：SPSO团队（Digidie和供应商代表）应当首先审核/评估所有在SPSO表中要求的文件，然后评估所要求的体系是否在工厂和/或制造线上有效地被执行。
文件审核- 必须评估所有文件、表格和支持记录的完整性，内容及整体质量。
执行性审核 - 对(AG采购零件)制造线进行评估，以确保所需要的质量、制造及支持系统被执行并有效运作。
基于WPSO的电力系统暂态稳定紧急控制王义红;秦晓辉;周勤勇;王一兵【摘要】When wavelet variation operation is increased on the basis of standard particle swarm optimization algo⁃rithm ( SPSO) , an innovative hybrid particle swarm optimization algorithm ( WPSO) is formed. Based on the WP⁃SO, aiming to the UHV power system containing 1000 kV and 500 kV lines, we can carry out the coordination opti⁃mization of emergency control for transient stability problem, here, the transient stability includes transient voltage stability and transient power angle stability. Then we give a generator tripping strategy table for different UHV pow⁃er flow section. The proposed WPSO⁃based approach has a better global convergence property and can obtain a higher quality of the optimal solution. Simulation results in the testing and demonstrating project of UHV power sys⁃tem show the effectiveness of the proposed approach.%在标准粒子群优化算法（ SPSO）的基础上增加小波变异操作，形成一种新的混成粒子群优化算法（WPSO）。
粒群算法的改进方法一．与其他理论结合的改进1.协同PSO(CPSO)算法原理：提出了协同PSO的基本思想，采用沿不同分量划分子群体的原则，即用N个相互独立的微粒群分别在D维的目标搜索空间中的不同维度方向上进行搜索。
优点：用局部学习策略，比基本PSO算法更容易跳出局部极值，达到较高的收敛精度．缺点：此算法在迭代初期，适应值下降缓慢，且其收敛速度与种群所含微粒数目成反比．2.随机PSO(SPSO)算法原理：其基本思想是利用停止进化的微粒来改善全局搜索能力。
即将式(1)中的当前速度项V过去掉，从而使得速度本身失去记忆性，减弱了全局搜索能力．但这样也使得在进化的每一代均至少有一个微粒出予处于微粒群的历史最好位置而停止进化．然后在搜索空问中重新随机产生新的微粒以代替停止微粒的进一步进化．这样就大大增强了全局搜索麓力．3.有拉伸功能的PSO算法原理：为了有效地求解多模态复杂函数优化问题，Parsopoulos等人将函数“Stretching”技术引入PSO算法，形成了一种高效的全局优化算法一“Stretching PSO”(SPSO)。
它通过消除不理想的局部极小而保留全局最小来避免陷入局部极小．在检测到目标函数的局部极小点后，立即对待优化的目标函数进行拉伸变换．优点：．SPSO具有稳健的收敛性和良好的搜索能力，在很多高维度，多局部极值的函数最小值的求解问题上，搜索成功率显著提高。
缺点：计算耗时相应地也会增加．4.耗散PSO(DPSO)算法原理：谢晓峰等人根据耗散结构的自组织性，提出了一种耗散型PSO 算法．耗散PSO算法构造了一个开放的耗散系统．微粒在开放系统中的“飞行”不只依赖于历史经历，还要受环境的影响．附加噪声从外部环境中，持续为微粒群弓|入负熵，使得系统处于远离平衡态的状态．又由于群体中存在内在的非线性相互作用，从而使群体能够不断进化。
二．与其他算法结合的改进1.混合PSO(HPSO)算法原理：Angeline于1998年提出采用进化计算中的选择操作的改进型PSO模型，成为混合PSO(HPSO)。
印刷企业的业务人员，尤其是与海外客户打交道的业务人员，为了接到高附加值的订单，时常会遇到品牌商或贸易商提出需要这样或那样的专业认证证书。
其中，仅在印刷色彩方面，最常被客户问到的就有G7、G M I以及P S O这三大认证。
本文尽可能中立地从多个维度对这三大知名认证进行解析。
一、认证类型G7与PSO认证均属于技术认证，是印刷行业相关专家、组织和协会依据I S O标准制定的，有着广泛的适用性和权威的技术要求。
其中G7的G是指G r a y S c a l e（灰阶），7是指C、M、Y、K、R、G、B这7种实地颜色，指的是用灰平衡技术进行色彩校正的一种技术或方式；PSO（Process Standard Offset）指的是胶印印刷过程标准化，主要是指从印前到印刷，从文件接收、色彩转换、PDF生成、屏幕打样、数字打样、标准光源、制版输出到传统印刷的全流程的标准化。
而GMI属于供应商认证，GMI（Graphic解析三大印刷色彩认证（上）Measurement International）是特定印刷买家认证或授权的针对包装印刷企业进行的质量认证管理项目，作为供应商质量管理项目的一环，指的是按照I S O标准对包装印刷进行数据化测量的一种审核方式。
所以在色彩测量仪器和色彩评分系统中，可以找到G7或PSO（Fogra）的图标字样，但是却找不到G M I的字样。
此外，G7有独立的I C C特性文件，如GRACoL2006/2013，PSO也有PSO Coated_V3和PSO Uncoated_V3_Fogra52等，但GMI却没有。
同样，正因为G7和PSO是技术认证，所以有所谓的认证专家和赵 广 姚磊磊PRINTING FIELD 2021.01合作伙伴，而GMI体系则常被称作GMI验厂。
二、认证背景G7起源于北美，主导机构是IDEAlliance（国际数字企业联盟），目前已在全球各地成立10家分支机构，2007年在中国与APTEC（香港印刷科技研究中心）合作，带动G7认证风靡整个亚太地区，2018年底转而与GAAHK（香港印艺学会）合作。
