bbo算法python

bbo算法是一种基于生物学启发式的优化算法，它的全称是“蝙蝠算法（Bat Algorithm）”，下面是一个使用Python实现的简单示例代码：

import random
import numpy as np

# 目标函数
def fitness(x):
    return np.sum(np.square(x))

# 初始化
n = 20 # 种群大小
d = 10 # 变量维度
lb = -5 # 下限
ub = 5 # 上限
A = 1 # 响度因子
r = 0.5 # 脉冲率
Qmin = 0.0 # 最小频率
Qmax = 2.0 # 最大频率
epsilon = 1e-6 # 终止条件
x = np.zeros((n, d))
v = np.zeros((n, d))
f = np.zeros(n)
for i in range(n):
    x[i] = lb + (ub - lb) * np.random.rand(d)
    f[i] = fitness(x[i])

# 迭代
t = 0
while True:
    t += 1
    Q = Qmin + (Qmax - Qmin) * np.random.rand(n)
    v = v + (x - x.mean(axis=0)) * A * Q.reshape(-1, 1)
    x = x + v
    for i in range(n):
        if np.random.rand() > r:
            x[i] = x.mean(axis=0) + np.random.randn(d)
        x[i] = np.clip(x[i], lb, ub)
        f_new = fitness(x[i])
        if f_new < f[i]:
            f[i] = f_new
        if f_new < epsilon:
            print("迭代次数：", t)
            print("最优解：", x[i])
            exit()

在这个示例代码中，目标函数是一个简单的二次函数 `np.sum(np.square(x))`。你可以根据自己的需要修改目标函数。其他参数的含义可以参照BBO算法的相关论文进行了解。