人工蜂群算法代码python

以下是一个简单的 Python 人工蜂群算法实现示例：

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：

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。