python 多宇宙优化算法 代码

多宇宙优化算法（Multi-Verse Optimizer, MVO）是一种基于多宇宙理论的全局优化算法，适用于解决连续优化问题。以下是使用 Python 实现的 MVO 算法示例代码：

import numpy as np

# 定义问题目标函数
def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2 + x[3]**2 + x[4]**2

# 初始化参数
n_pop = 30  # 种群数量
n_dim = 5   # 搜索空间维度
n_iter = 100  # 迭代次数
n_m = 3  # 多宇宙数量

# 初始化种群
X = np.random.uniform(-10, 10, (n_pop, n_dim))

# 计算每个个体在每个宇宙中的适应度值
def calculate_fitness(X):
    return np.apply_along_axis(objective_function, 1, X)

# 计算每个宇宙中的最优个体
def calculate_best(X, fitness):
    return X[np.argmax(fitness)], np.max(fitness)

# 多宇宙优化算法主函数
def MVO(X, n_pop, n_dim, n_iter, n_m):
    alpha = 20  # 控制跨宇宙移动的参数
    beta = 1   # 控制宇宙收缩的参数
    gamma = 0.1  # 控制宇宙扩张的参数

    # 迭代优化
    for i in range(n_iter):
        # 计算每个个体在每个宇宙中的适应度值
        fitness = calculate_fitness(X)

        # 计算每个宇宙中的最优个体
        bests = np.zeros((n_m, n_dim))
        best_values = np.zeros(n_m)
        for j in range(n_m):
            index = (np.arange(n_pop) % n_m) == j
            bests[j], best_values[j] = calculate_best(X[index], fitness[index])

        # 计算每个宇宙中的质心
        center = np.mean(bests, axis=0)

        # 计算每个个体与质心的距离
        distances = np.apply_along_axis(np.linalg.norm, 1, bests - center)

        # 计算每个宇宙的半径
        radius = gamma * np.max(distances)

        # 移动每个个体
        for j in range(n_pop):
            r = np.random.normal(0, 1, n_dim)  # 生成随机扰动向量
            r_norm = np.linalg.norm(r)
            if r_norm == 0:
                r_norm = 1e-10
            r = r / r_norm
            X[j] = X[j] + alpha * r * np.exp(-beta * i / n_iter) * np.random.uniform(0, 1)  # 移动个体

            # 在当前宇宙内修正个体位置
            if np.linalg.norm(X[j] - center) > radius:
                X[j] = center + np.random.uniform(0, 1) * radius * r

    # 返回最优解
    fitness = calculate_fitness(X)
    best = X[np.argmin(fitness)]
    best_value = np.min(fitness)
    return best, best_value

# 运行 MVO 算法并输出结果
best, best_value = MVO(X, n_pop, n_dim, n_iter, n_m)
print('最优解：', best)
print('最优目标函数值：', best_value)

在上述代码中，`objective_function` 函数为问题的目标函数，`n_pop` 表示种群数量，`n_dim` 表示搜索空间维度，`n_iter` 表示迭代次数，`n_m` 表示多宇宙数量。`MVO` 函数为 MVO 算法的主函数，其中包括计算适应度值、计算最优个体、计算质心、移动个体等步骤。在主函数中，通过迭代优化多次更新种群，并返回最优解。