模拟退火改进萤火虫算法代码

模拟退火改进的萤火虫算法是一种生物启发式的优化搜索算法，它结合了萤火虫觅食行为和模拟退火策略。原始的萤火虫算法中，每只萤火虫会发出光强度，其他萤火虫会被吸引到更亮的地方。而模拟退火则引入了一个随机接受较差解的可能性，增加了算法的全局探索能力。

下面是一个简单的Python代码框架，展示了如何使用模拟退火改进萤火虫算法：

import numpy as np

class FireflyAlgorithm:
    def __init__(self, n_flies, max_iter, alpha=0.9, beta=0.5):
        self.flies = np.random.rand(n_flies, dimensions)
        self.max_iter = max_iter
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta

    def attraction(self, current, best):
        # 计算吸引力函数，比如欧氏距离
        dist = np.linalg.norm(current - best)
        return np.exp(-dist**2 / (self.alpha * T))

    def simulateAnnealing(self, current_best, current_solution):
        if np.random.rand() < self.attraction(current_solution, current_best) \
                or np.random.rand() < np.exp(-(current_solution["fitness"] - current_best["fitness"]) / T):
            # 接受较差解的概率由模拟退火温度决定
            return True
        else:
            return False

    def update_flies(self):
        for i in range(len(self.flies)):
            # 更新当前萤火虫位置
            # ...
            # 寻找周围最优位置
            # ...
            # 根据模拟退火策略接受新位置
            self.update_fitness(i)

# 初始化算法参数
n_flies = 50
max_iter = 1000
alpha = 0.9
beta = 0.5
dimensions = 2  # 假设二维空间

# 创建并运行算法实例
fa = FireflyAlgorithm(n_flies, max_iter, alpha, beta)
for _ in range(max_iter):
    # 迭代更新
    # ...

# 结果处理
best_solution = fa.best_solution