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FlinkPso

使用Flink编写的PSO算法模型工具

具体使用

自定义你的目标函数

我们开放了一个接口用于自定义目标函数，以便针对不同的优化场景。

关于使用你只需要实现一个接口，此时在接口内定义你的函数 下面是一个示例

    static class TotalFunction implements FunctionsImpl{

        @Override
        public Double FourFunction(ArrayList<Double> parames) {
            do something here
        }
    }
    

设置目标函数

在这一步你只需要将你的函数导入运算系统即可。

FunctionMake.SetFunction(new TotalFunction());

之后你还需要做的是对你的函数的相关参数进行设置，例如你的目标函数的维度，迭代次数等等。 值得一提的是，你必须设置你的变量个数，也就是声明你的目标函数的维度。

运行

运行非常简单，你只需要调用 DoSteam.RunCore(); 即可。之后就是静静地等待结果。

具体示例

具体的例子请参考如下：

package com.java.PSO.RunPso;

import com.java.PSO.ConfigPso.ConfigPso;
import com.java.PSO.Function.FunctionImp.FunctionsImpl;
import com.java.PSO.StreamPso.DoSteam;

import java.util.ArrayList;

public class RunPso {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //调用Flink 方式
        //1.实现FunctionImpl接口，该接口的为目标函数，不实现默认使用案例。
        FunctionMake.SetFunction(new TotalFunction());
        //2.调用配置类进行相关参数设置,不设置默认使用默认配置，但是重点需要设置参数个数
        ConfigPso.ParamesNumber = 3;
        //3.运行核心
        DoSteam.RunCore();


    }

    static class TotalFunction implements FunctionsImpl{

        @Override
        public Double FourFunction(ArrayList<Double> parames) {
            do something here
           
        }
    }
}

之后结果将输出如下类型的参数

The best bird:2> Bird(id=9, Pbest=[-2.696461290214497E-7, 1.888839707431761E-7, -3.292871075358361E-7], Gbest=[2.8232826557437633E-8, 1.3849311677496851E-8, -2.006572561901652E-8], Functionresult=2.193299565877222E-18, LFunctionresult=2.1681618848927858E-13, Xpostion=[-3.3993504062773074E-7, 2.279120524951932E-7, -4.1071585970869873E-7], Vpersent=[-7.028891160628103E-8, 3.9028081752017106E-8, -8.142875217286262E-8], InterTimes=100)

其中 Functionresult=2.193299565877222E-18 表示最佳结果，Xpostion=[-3.3993504062773074E-7, 2.279120524951932E-7, -4.1071585970869873E-7] 表示最佳位置。

特别注意

该模型内自带了一个例子，如果直接运行模型的话会自动调用自己默认的示例。 此外该模型的数据精度较高，所以总体运算较慢。 该模型默认优化目标函数的最小值。

说明

2021 11 2 Author：Huterox 详细源码解释：https://blog.csdn.net/FUTEROX/article/details/121090727

更新

V0.52 重新更改了循环过程当中的全局最优算子，减少了不必要的比较，提高了运行效率。

--StreamPso

    --DoStream

        --MinMapsGinterate(Class)

V0.53 废弃了原先固定的权重向量（你依然可以选择实现原来的固定权重向量，但是我们不推荐使用） 增加了线性权重向量的改变方式。改变目录

--ConfigPso

    --ConfigPso
        
        --LineGoW(Function)