netlogo灰狼算法代码

NetLogo是一种用于建模和仿真的编程语言和环境。灰狼算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于灰狼的社会行为。下面是一个简单的NetLogo灰狼算法代码示例：

globals [
  wolves ; 灰狼代理集合
  prey ; 猎物代理集合
]

turtles-own [
  position ; 位置
  fitness ; 适应度
]

to setup
  clear-all
  create-wolves 10 ; 创建10只灰狼代理
  create-prey 1 ; 创建1只猎物代理
  reset-ticks
end

to create-wolves [num-wolves]
  create-turtles num-wolves [
    set shape "wolf"
    set color gray
    set size 2
    set position random-xy ; 随机初始化位置
    set fitness calculate-fitness position ; 计算适应度
  ]
  set wolves turtles ; 将所有灰狼代理添加到wolves集合中
end

to create-prey [num-prey]
  create-turtles num-prey [
    set shape "prey"
    set color red
    set size 3
    set position random-xy ; 随机初始化位置
  ]
  set prey turtles ; 将所有猎物代理添加到prey集合中
end

to calculate-fitness [pos]
  let distance distance pos [position] of prey ; 计算与猎物的距离
  let fitness 1 / (distance + 0.001) ; 计算适应度，避免除以0
  report fitness
end

to move-wolves
  ask wolves [
    let alpha 2 ; 狼个体影响系数
    let beta 3 ; 群体影响系数
    let delta 0.5 ; 狼个体随机系数
    
    let prey-position [position] of prey ; 获取猎物位置
    
    let a1 random-float(2 * alpha) - alpha ; 随机生成[-alpha, alpha]之间的值
    let a2 random-float(2 * alpha) - alpha ; 随机生成[-alpha, alpha]之间的值
    let a3 random-float(2 * alpha) - alpha ; 随机生成[-alpha, alpha]之间的值
    
    let c1 random-float(2 * beta) ; 随机生成[0, beta]之间的值
    let c2 random-float(2 * beta) ; 随机生成[0, beta]之间的值
    let c3 random-float(2 * beta) ; 随机生成[0, beta]之间的值
    
    let d1 random-float(2 * delta) - delta ; 随机生成[-delta, delta]之间的值
    let d2 random-float(2 * delta) - delta ; 随机生成[-delta, delta]之间的值
    let d3 random-float(2 * delta) - delta ; 随机生成[-delta, delta]之间的值
    
    set position position + (a1 * (position - [position] of wolves with-max [fitness])) + (c1 * (position - prey-position)) + d1 ; 更新位置
    set fitness calculate-fitness position ; 重新计算适应度
  ]
end

to move-prey
  ask prey [
    set position position + random-xy ; 随机移动猎物位置
  ]
end

to-report random-xy
  let step-size 5 ; 移动步长
  let dx random-float step-size - step-size / 2 ; 随机生成[-step-size/2, step-size/2]之间的值
  let dy random-float step-size - step-size / 2 ; 随机生成[-step-size/2, step-size/2]之间的值
  report (list dx dy)
end

to go
  move-wolves
  move-prey
  tick
end

这段代码实现了一个简单的灰狼算法模型，其中包括了灰狼代理和猎物代理。灰狼代理通过调整位置来优化适应度，适应度的计算基于与猎物的距离。灰狼个体的移动受到个体影响、群体影响和随机因素的影响。