sceua算法python代码

SCEUA算法（Shuffled Complex Evolution-University of Arizona）是一种用于参数优化的算法。下面是一个用Python实现的SCEUA算法的示例代码。

import numpy as np

def SCEUA(cost_func, lower_bound, upper_bound, dim, max_iter, N, p_s, p_c, p_m):
    """
    :param cost_func: 优化目标函数
    :param lower_bound: 参数下界
    :param upper_bound: 参数上界
    :param dim: 参数维度
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :param N: 集合数量
    :param p_s: 随机扰动概率
    :param p_c: 交叉概率
    :param p_m: 变异概率
    :return: 最优解
    """
  
    # 初始化参数集合
    X = [np.random.uniform(lower_bound, upper_bound, (dim,)) for _ in range(N)]
  
    for _ in range(max_iter):
        # 计算每个参数集合的适应度
        cost = [cost_func(x) for x in X]

        # 对适应度进行排序
        sorted_indices = np.argsort(cost)
        X = [X[i] for i in sorted_indices]

        # 随机扰动
        for i in range(1, N):
            if np.random.rand() < p_s:
                j = np.random.choice(range(0, i))
                X[i] = X[j] + np.random.randn(dim) * (X[i] - X[j])

        # 交叉与变异
        for i in range(N):
            if np.random.rand() < p_c:
                x1, x2 = X[np.random.choice(N, 2, replace=False)]
                X[i] = x1 + np.random.rand(dim) * (x2 - X[i])

            if np.random.rand() < p_m:
                X[i] = X[i] + np.random.randn(dim) * (upper_bound - lower_bound)
                X[i] = np.clip(X[i], lower_bound, upper_bound)

    # 返回最优解
    return X[0]

上述代码定义了一个名为SCEUA的函数，该函数的参数包括优化目标函数、参数上下界、参数维度、最大迭代次数、集合数量以及随机扰动、交叉、变异的概率。这个函数使用随机生成的参数集合进行迭代优化，首先计算每个参数集合的适应度，并对适应度进行排序。然后根据随机扰动概率对参数集合进行随机扰动，再根据交叉和变异概率进行交叉和变异操作。最后返回迭代过程中的最优解。