python实现人工蜂群算法
时间: 2023-09-29 15:06:53 浏览: 77
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC算法)是一种基于蜜蜂觅食行为的优化算法,常用于寻找多维函数的最优解。下面是使用 Python 实现 ABC 算法的基本步骤:
1. 初始化蜜蜂群体,包括工蜂、侦查蜂和跟随蜂。
2. 计算每只工蜂的适应度函数值。
3. 工蜂阶段:每只工蜂根据当前位置和邻域内其他蜜蜂的信息,更新自己的位置。
4. 侦查蜂阶段:如果某个工蜂在一定次数内没有找到更优的位置,就成为侦查蜂,随机在整个搜索空间内选择新的位置。
5. 跟随蜂阶段:每只跟随蜂选择最优的工蜂位置,并尝试向该位置移动。
6. 更新最优解。
下面是一个简单的 Python 实现:
```python
import random
import numpy as np
# 目标函数
def func(x):
return np.sum(x**2)
# 初始化蜜蜂群体
def init_bees(num_bees, num_dims, lb, ub):
bees = []
for i in range(num_bees):
bee = {
'pos': lb + (ub - lb) * np.random.rand(num_dims),
'fitness': np.inf
}
bees.append(bee)
return bees
# 工蜂阶段
def worker_bees(bees, func, num_neigh):
for i, bee in enumerate(bees):
# 随机选择 num_neigh 个邻居
neigh_idx = random.sample(range(len(bees)), num_neigh)
neigh_pos = [bees[j]['pos'] for j in neigh_idx if j != i]
# 随机选择邻居位置
new_pos = neigh_pos[random.randint(0, len(neigh_pos) - 1)]
# 计算适应度
new_fitness = func(new_pos)
# 更新位置和适应度
if new_fitness < bee['fitness']:
bee['pos'] = new_pos
bee['fitness'] = new_fitness
return bees
# 侦查蜂阶段
def scout_bees(bees, func, max_tries):
for i, bee in enumerate(bees):
if random.random() < 0.1:
# 随机选择新位置
new_pos = lb + (ub - lb) * np.random.rand(num_dims)
new_fitness = func(new_pos)
# 如果新位置比原位置更优,则更新蜜蜂
if new_fitness < bee['fitness']:
bee['pos'] = new_pos
bee['fitness'] = new_fitness
# 如果尝试次数超过限制,则重新初始化该蜜蜂
elif bee['tries'] >= max_tries:
bee['pos'] = lb + (ub - lb) * np.random.rand(num_dims)
bee['fitness'] = func(bee['pos'])
bee['tries'] = 0
else:
bee['tries'] += 1
return bees
# 跟随蜂阶段
def follower_bees(bees):
# 找到最优的工蜂位置
best_pos = min(bees, key=lambda x: x['fitness'])['pos']
for bee in bees:
# 向最优位置移动
new_pos = bee['pos'] + 0.1 * (best_pos - bee['pos'])
new_fitness = func(new_pos)
# 如果新位置比原位置更优,则更新蜜蜂
if new_fitness < bee['fitness']:
bee['pos'] = new_pos
bee['fitness'] = new_fitness
return bees
# 初始化参数
num_bees = 50
num_dims = 10
lb = -5.12
ub = 5.12
max_iter = 100
num_neigh = 5
max_tries = 5
# 初始化蜜蜂群体
bees = init_bees(num_bees, num_dims, lb, ub)
# 迭代搜索
for i in range(max_iter):
# 工蜂阶段
bees = worker_bees(bees, func, num_neigh)
# 侦查蜂阶段
bees = scout_bees(bees, func, max_tries)
# 跟随蜂阶段
bees = follower_bees(bees)
# 更新最优解
best_bee = min(bees, key=lambda x: x['fitness'])
print('Iteration %d: f=%g' % (i+1, best_bee['fitness']))
```
在上述代码中,`init_bees` 函数用于初始化蜜蜂群体,`worker_bees` 函数表示工蜂阶段,`scout_bees` 函数表示侦查蜂阶段,`follower_bees` 函数表示跟随蜂阶段。最后,我们对蜜蜂群体进行迭代搜索,并输出最优解的适应度函数值。
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