人工蜂群算法代码python

时间: 2023-09-14 17:02:35 浏览: 60
以下是一个简单的 Python 人工蜂群算法实现示例: ```python import random import math class Bee: def __init__(self, function, lower_bound, upper_bound): self.position = [random.uniform(lower_bound, upper_bound) for i in range(len(lower_bound))] self.function = function self.value = self.function(self.position) def update(self, neighbor_best, global_best, phi, epsilon): new_position = [0.0] * len(self.position) for i in range(len(self.position)): new_position[i] = self.position[i] + random.uniform(-1, 1) * phi * (self.position[i] - neighbor_best[i]) new_position[i] = max(min(new_position[i], upper_bound[i]), lower_bound[i]) if random.uniform(0, 1) < epsilon: new_position = [random.uniform(lower_bound[i], upper_bound[i]) for i in range(len(lower_bound))] new_value = self.function(new_position) if new_value < self.value: self.position = new_position self.value = new_value if self.value < global_best[1]: global_best[0] = self.position global_best[1] = self.value def artificial_bee_colony(function, lower_bound, upper_bound, num_bees=50, num_iter=100, phi=0.3, epsilon=0.01): bees = [Bee(function, lower_bound, upper_bound) for i in range(num_bees)] global_best = [bees[0].position, bees[0].value] for i in range(num_iter): for bee in bees: neighbor_best = None for other_bee in bees: if bee != other_bee: if neighbor_best == None or other_bee.value < neighbor_best[1]: neighbor_best = [other_bee.position, other_bee.value] bee.update(neighbor_best[0], global_best, phi, epsilon) print("Iteration {0}: Best value = {1}".format(i+1, global_best[1])) return global_best ``` 在这个示例中,我们定义了一个 Bee 类,其中包含蜜蜂的位置、函数值、更新函数等属性和方法。然后,我们实现了一个 artificial_bee_colony 函数,该函数接受一个函数、变量的下限和上限、蜜蜂数量、迭代次数、参数 phi 和 epsilon,然后使用人工蜂群算法寻找函数的最小值。在每次迭代中,我们更新每个蜜蜂的位置,并记录全局最优解。最后,函数返回全局最优解的位置和函数值。 要使用此函数,您可以按照以下方式调用它: ```python def my_function(x): return math.sin(x[0]) + math.cos(x[1]) lower_bound = [-5, -5] upper_bound = [5, 5] result = artificial_bee_colony(my_function, lower_bound, upper_bound) print("Best solution: x = {0}, f(x) = {1}".format(result[0], result[1])) ``` 这将使用我们实现的人工蜂群算法来寻找函数 sin(x1) + cos(x2) 的最小值,其中 x1 和 x2 是变量的两个维度,范围在 -5 和 5 之间。在每次迭代中,我们将打印全局最优解的值。在程序结束时,我们将打印最佳解的位置和函数值。

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