写一个基于蚁群算法的放射源定位算法

下面是一个基于蚁群算法的放射源定位算法的示例代码：

import numpy as np

# 设置问题参数
num_ants = 50  # 蚂蚁数量
num_iterations = 100  # 迭代次数

num_sources = 3  # 放射源数量
source_locations = np.array([[5, 5], [10, 15], [20, 10]])  # 放射源位置

pheromone = np.ones(num_sources)  # 信息素矩阵
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(source_locations), axis=1))  # 放射源距离

# 迭代搜索
for iteration in range(num_iterations):
    positions = np.zeros((num_ants, num_sources))  # 蚂蚁位置矩阵
    
    # 移动蚂蚁
    for ant in range(num_ants):
        for i in range(num_sources):
            probabilities = pheromone / distances  # 计算移动概率
            probabilities /= np.sum(probabilities)
            
            position = np.random.choice(range(num_sources), p=probabilities)  # 根据概率选择位置
            positions[ant, position] += 1
    
    # 更新信息素
    delta_pheromone = np.zeros(num_sources)
    
    for ant in range(num_ants):
        for i in range(num_sources):
            delta_pheromone[i] += positions[ant, i] / distances[i]
    
    pheromone = (1 - 0.1) * pheromone + delta_pheromone
    
# 定位结果
estimated_locations = np.zeros((num_sources, 2))

for i in range(num_sources):
    estimated_locations[i] = np.mean(np.where(positions[:, i] == np.max(positions[:, i])), axis=1)

print("Estimated source locations:")
print(estimated_locations)

在这个示例代码中，我们首先设置了蚂蚁数量、迭代次数、放射源数量和放射源位置等参数。然后，我们使用numpy库创建了信息素矩阵和放射源距离矩阵。

接下来，我们进行迭代搜索。在每次迭代中，蚂蚁按照一定的概率移动到不同的放射源位置。移动概率是根据信息素和放射源距离计算得到的。

在每次迭代结束后，我们根据蚂蚁的位置更新信息素。更新的方式是根据蚂蚁在每个放射源位置的分布来计算信息素增量。最后，我们根据蚂蚁的位置估计放射源的位置。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现和参数设置可能需要根据具体问题进行调整。蚁群算法的性能和效果也受到参数设置的影响，你可能需要进行一些实验和调优来获取更好的结果。