修改PSO代码：精准调整g_best和p_best两行代码

以下是为您修改的代码，不过您提供的代码似乎不完整，特别是在得分函数部分。以下是在现有基础上对 `g_best` 和 `p_best` 相关部分的修改： ```python import random class point(object): def __init__(self, x, v): self.x_list = [x] self.v_list = [v] self.fit_list = [] class pso(object): def __init__(self): # 学习因子 self.c1 = 2.0 self.c2 = 2.0 # 种群数量 self.m = 5 # 惯性因子 self.w = 0.5 # 迭代次数 self.iter_num = 100 # 定义域 self.x_bound = (0, 31) self.group = self._init_x_list() self.g_best = None # 初始化全局最优解 self.p_best = [None] * self.m # 初始化每个个体的最优解 # 得分函数 @staticmethod ``` 由于您提供的代码有限，可能还需要根据后续的功能需求对 `g_best` 和 `p_best` 的更新和使用进行进一步的完善和修改。 ######[AI写代码神器 | 298点数解答 | 2024-10-29 21:10:07]