基于自适应粒子群优化（Adaptive Particle Swarm Optimization，APSO）的Python示例代码
自适应粒子群优化是一种优化算法，它是粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的一种变体。与传统的PSO不同，APSO使用自适应策略来调整算法的参数，以提高算法的性能和收敛速度。
APSO的主要思想是根据群体的收敛情况动态调整算法的参数。APSO的核心算法与PSO类似，由粒子的速度和位置更新规则组成。每个粒子通过与局部最优解和全局最优解比较来更新自己的位置和速度。
APSO的另一个关键之处是学习因子的自适应调整。在每个迭代中，APSO会计算每个粒子的适应度值。如果适应度值的方差较小，则学习因子的值会变小，以便更加收敛到最优解。相反，如果适应度值的方差较大，则学习因子的值会变大，以便更好地探索解空间。
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