黏菌算法Python代码

黏菌（ slime mold）是一种自然界的分布式计算模型，其行为受环境影响，通常用于模拟优化搜索问题，如最短路径、图像分割等。虽然没有直接的“黏菌算法”库像机器学习中的神经网络那样存在于Python标准库，但我们可以通过实现类似的行为逻辑来模拟。

以下是一个简单的Python代码示例，展示如何用列表或网格来模拟黏菌算法（也称为蚂蚁系统或土狼算法）：

import numpy as np

class Bacteria:
    def __init__(self, position):
        self.position = position
        self.influence = 0.1

def update_bacteria(bacteria_list, grid_size):
    # 更新每个细菌的位置
    for bacteria in bacteria_list:
        # 随机移动加上当前位置影响力
        new_position = (bacteria.position[0] + np.random.choice([-1, 0, 1]), 
                        bacteria.position[1] + np.random.choice([-1, 0, 1]))
        if 0 <= new_position[0] < grid_size and 0 <= new_position[1] < grid_size:
            bacteria.position = new_position
        else:
            bacteria.position = (grid_size - 1, grid_size - 1)  # 边界处理

def apply_influence(grid, bacteria_list):
    # 更新邻域细胞的值，考虑所有细菌的影响
    for bacteria in bacteria_list:
        for i, j in [(i, j) for i in range(-1, 2) for j in range(-1, 2) if (i != 0 or j != 0)]:
            neighbor = (bacteria.position[0] + i, bacteria.position[1] + j)
            if 0 <= neighbor[0] < len(grid) and 0 <= neighbor[1] < len(grid[0]):
                grid[neighbor] += bacteria.influence

# 示例
grid = np.zeros((10, 10))  # 初始化网格
bacteria_list = [Bacteria(np.array([5, 5]))]  # 添加初始细菌

for _ in range(100):  # 迭代多次模拟过程
    update_bacteria(bacteria_list, 10)
    apply_influence(grid, bacteria_list)

print("Grid after simulation:", grid)

这个例子仅作为基本的模拟，实际应用可能需要更复杂的规则和迭代次数。请注意，这不是真正的黏菌算法，而是一个简化版本的模拟，主要用于教学目的。