simple-pso-demo-rs

英语 | 简体中文

粒子群优化（PSO）的简单应用

根据PSO计算最有价值的商品，并在Rust中实现。

根据课程要求，部分代码由ChatGPT生成并进行修改。

要解决的问题

模拟从同一类型商品的不同品牌中选择相对最有价值的商品，并使用PSO解决问题。

在此项目中，商品简单地定义为以下内容

pub struct Product {
    /// Individual fitness
    p_best: f64,

    /// There is a three-dimensional space, whose coordinate axis x, y, z's meaning
    /// is below:
    /// 
    /// x.0 (x)- restocking_price
    /// 
    /// x.1 (y)- selling_price
    /// 
    /// x.2 (z)- market_demand
    /// 
    /// Score value is 1.
    x: (f64, f64, f64),

    /// Velocity vector
    v: (i32, i32, i32),

    w1: f64,
    w2: f64,
}

单个粒子（商品）的适应度（价值）使用以下公式计算

((purchase price - selling price) * w1) * market demand * w2

所有粒子（商品）位于二维空间中，通过PSO，在指定次数的迭代中计算出当前空间中最有价值的商品。

所有粒子的步长基本单位为1。当售价低于购价时，粒子只更新速度而不移动。