human
What is a the Python code you requested given the following:
I am working on the file "SA_and_PSO.ipynb".
The first task is:
何回か繰り返したが大体48を返すxの組み合わせで更新が止まってしまう（以下で再検討）。
②次にPSOで検討する。以下は提出したコードと同じ、PSOのコードである。
Can you write Python code for it?
assistant
#Here is the Python code you requested.

#粒子を表す。
class particle:
    #引数の意味はx:粒子の位置、v:粒子の速度、alpha,beta,ganmaは速度更新で重みの調整に使われる。
    def __init__(self, x, v, omega, alpha, beta, ganma):
        self.x = x
        self.v = v
        self.omega = omega
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta
        self.ganma = ganma
        self.lbest_x = x
        self.lbest = 10000
    
    #その粒子のローカルベストを返す関数。   
    def local_best(self):
        cal = rosenbrock(self.x)
        if self.lbest > cal:
            self.lbest = cal
            self.lbest_x = self.x
    
    #vの値の更新。
    def renew_v(self, gbest_x):
        r_1 = np.random.uniform()
        r_2 = np.random.uniform()
        self.v = self.ganma*(self.omega*self.v + (self.lbest_x - self.x)*self.alpha*r_1 + (gbest_x - self.x)*self.beta*r_2)
    #xの値の更新。
    def renew_x(self):
        self.x = self.x + self.v

#PSO全体のクラス。
class PSO:
    #引数の意味はN:変数の数、pN:粒子の数、limit_x:変数（粒子の位置）の下限と上限、残りはそれぞれ対応する変数の下限と上限（値は経験的に決めた）。
    def __init__(self, N=50, pN=100, limit_x=[-2.048, 2.048], limit_v=[0.0, 0.01], limit_omega=[0.8, 1.0], limit_alpha=[0.0, 1.0], limit_beta=[0.0, 1.0], limit_ganma=[0.8, 1.0]):
        #Alpha is Attenuation coefficient.
        #Omega is Convergence factor.
        #N is the number of iteration. Exit condition is given by the number of iteration.
        self.N = N
        self.pN = pN
        self.limit_x = limit_x
        self.limit_v = limit_v
        self.limit_omega = limit_omega
        self.limit_alpha = limit_alpha
        self.limit_ganma = limit_ganma
        self.limit_beta = limit_beta
        self.GBest = 10000
        self.GBest_x = np.array([np.random.uniform(limit_x[0], limit_x[1]) for i in range(N)])
    
    #以下、initialize_?関数は?の初期化を行う。
    def initialize_x(self):   
        x = np.array([np.random.uniform(self.limit_x[0], self.limit_x[1]) for i in range(self.N)])
        return x
    
    def initialize_v(self):
        v = np.array([np.random.uniform(self.limit_v[0], self.limit_v[1]) for i in range(self.N)])
        return v
        
    def initialize_omega(self):
  ...