黏菌算法SortFitness(fitness)实现

以下是一个简单的Python实现黏菌算法SortFitness(fitness)的示例代码：

import numpy as np

def SortFitness(fitness):
    # 初始化参数
    num_slime = 50  # 黏菌数量
    num_food = fitness.size  # 食物数量
    max_iter = 1000  # 最大迭代次数
    move_prob = 0.9  # 移动概率
    absorb_prob = 0.1  # 吸收概率
    avoid_prob = 0.05  # 躲避概率

    # 初始化矩阵和黏菌位置
    matrix = np.arange(num_food)
    slime_pos = np.random.choice(num_food, num_slime, replace=False)

    # 迭代循环
    for i in range(max_iter):
        # 黏菌移动
        for j in range(num_slime):
            # 随机选择一个方向
            direction = np.random.choice([-1, 1])
            # 判断是否需要移动
            if np.random.rand() < move_prob:
                # 判断是否需要躲避障碍
                if slime_pos[j] == 0:
                    slime_pos[j] += 1
                elif slime_pos[j] == num_food - 1:
                    slime_pos[j] -= 1
                elif np.random.rand() < avoid_prob:
                    if np.random.rand() < 0.5:
                        slime_pos[j] += direction
                    else:
                        slime_pos[j] -= direction
                else:
                    slime_pos[j] += direction

        # 黏菌吸收食物
        for j in range(num_slime):
            # 判断是否需要吸收
            if np.random.rand() < absorb_prob:
                # 判断是否有食物可吃
                if matrix[slime_pos[j]] == -1:
                    continue
                # 吃掉食物
                fitness[j] = matrix[slime_pos[j]]
                matrix[slime_pos[j]] = -1

        # 判断是否已经找到最优解
        if np.all(matrix == -1):
            break

    # 返回最终的排序结果
    return fitness

该代码中，fitness表示待排序的元素，即“食物”，其中每个元素代表一个待排序的值。在算法中，我们将fitness看作是一个向量，而不是一个矩阵。在初始化矩阵和黏菌位置时，我们使用了np.arange函数和np.random.choice函数，分别用于生成一个包含所有元素的向量和随机选取一些元素的位置。

在迭代循环中，我们首先让每个黏菌随机选择一个方向进行移动，然后判断是否需要躲避障碍并更新位置。接着，我们让每个黏菌以一定的概率吸收它所在位置的“食物”，并将该位置标记为已被吃掉。最后，我们判断是否已经找到了最优解（即所有的“食物”都已经被吃掉），如果是则退出循环。

最终，我们返回排序后的结果，即fitness向量中的元素按照从小到大的顺序排列。