python自适应引力搜索算法代码

自适应引力搜索算法（Adaptive Gravitational Search Algorithm，AGSA）是一种基于自然法则的启发式优化算法，它模拟了天体之间的引力相互作用来搜索最优解。下面是一个简化版的Python实现：

import numpy as np

def objective_function(x):
    # 定义目标函数，此处为示例，根据具体问题进行修改
    return np.sum(np.power(x, 2))

def AGSA(max_iter, num_agents, prob_crossover, prob_mutation, bounds):
    # 初始化种群
    agents = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (num_agents, len(bounds)))
    fitness = np.zeros(num_agents)
    best_agent = None
    best_fitness = np.inf

    for iteration in range(max_iter):
        for i in range(num_agents):
            # 计算各个个体的适应度
            fitness[i] = objective_function(agents[i])

            # 更新最优解
            if fitness[i] < best_fitness:
                best_agent = agents[i]
                best_fitness = fitness[i]

        # 计算引力影响力
        forces = np.zeros((num_agents, len(bounds)))
        for i in range(num_agents):
            for j in range(num_agents):
                if i != j:
                    r = np.linalg.norm(agents[j] - agents[i])
                    direction = (agents[j] - agents[i]) / (r + 1e-10)
                    forces[i] += direction * fitness[j] / (r + 1e-10)

        # 更新位置
        for i in range(num_agents):
            # 引力更新位置
            agents[i] += forces[i]

            # 随机选择交叉和突变操作
            if np.random.rand() < prob_crossover:
                agents[i] = (agents[i] + best_agent) / 2.0
            elif np.random.rand() < prob_mutation:
                agents[i] = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], len(bounds))

            # 越界处理
            agents[i] = np.clip(agents[i], bounds[0], bounds[1])

    return best_agent, best_fitness

在这段代码中，`objective_function`用来计算适应度，`AGSA`函数表示自适应引力搜索算法的实现。`max_iter`表示最大迭代次数，`num_agents`表示种群数量，`prob_crossover`表示交叉概率，`prob_mutation`表示突变概率，`bounds`表示每个维度的取值范围。

算法主要分为以下几个步骤：
1. 初始化种群。
2. 迭代搜索：
- 根据个体位置计算适应度。
- 更新最优解。
- 计算引力影响力。
- 更新个体位置，包括引力更新和随机选择交叉和突变操作。
- 处理越界。
3. 返回最优解。

注意：这只是一种简化版的自适应引力搜索算法的实现，具体的应用还需要根据问题进行适当的修改和调整。