用python实现人工蜂群算法

人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）是一种优化算法，基于模拟蜜蜂觅食的行为而设计。以下是用Python实现ABC算法的基本步骤：

1. 初始化种群：根据问题需要，随机生成一些初始解作为种群。

2. 计算适应度值：将每个解带入目标函数中计算其适应度值。

3. 按照适应度值选择解：根据适应度值选择一些解作为蜜蜂，这些蜜蜂将搜索新的解。

4. 蜜蜂搜索新解：在当前解的邻域内随机选择一个新解，并计算其适应度值。

5. 评估新解：如果新解的适应度值比原解好，则将其作为新的解。

6. 侦查蜂搜索新解：如果蜜蜂在邻域内找不到更好的解，则会离开当前解，随机搜索一个新的解。

7. 更新最优解：将当前种群中适应度值最好的解作为最优解。

8. 判断停止条件：如果达到了停止条件，则结束搜索；否则，回到第2步。

下面是Python代码实现：

import random

# 目标函数，这里以 Rosenbrock 函数为例
def obj_func(x, y):
    return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x ** 2) ** 2

class ABC:
    def __init__(self, n, limit):
        self.n = n  # 种群大小
        self.limit = limit  # 最大迭代次数
        self.population = []  # 种群
        self.best_solution = None  # 最优解
        self.best_fitness = float('inf')  # 最优适应度值
        self.trials = [0 for _ in range(n)]  # 蜜蜂搜索次数

        # 初始化种群
        for i in range(n):
            self.population.append((random.uniform(-10, 10), random.uniform(-10, 10)))

    # 蜜蜂搜索新解
    def search_bee(self, k):
        x, y = self.population[k]
        for j in range(self.n):
            if j == k:
                continue
            u = self.population[j]
            v_x = x + random.uniform(-1, 1) * (x - u[0])
            v_y = y + random.uniform(-1, 1) * (y - u[1])
            new_fitness = obj_func(v_x, v_y)
            if new_fitness < self.best_fitness:
                self.best_fitness = new_fitness
                self.best_solution = (v_x, v_y)
            if new_fitness < self.fitness[k]:
                self.population[k] = (v_x, v_y)
                self.fitness[k] = new_fitness
                self.trials[k] = 0
            else:
                self.trials[k] += 1

    # 侦查蜂搜索新解
    def scout_bee(self, k):
        x = random.uniform(-10, 10)
        y = random.uniform(-10, 10)
        new_fitness = obj_func(x, y)
        if new_fitness < self.best_fitness:
            self.best_fitness = new_fitness
            self.best_solution = (x, y)
        if new_fitness < self.fitness[k]:
            self.population[k] = (x, y)
            self.fitness[k] = new_fitness
            self.trials[k] = 0
        else:
            self.trials[k] += 1

    # 运行算法
    def run(self):
        # 初始化适应度值
        self.fitness = [obj_func(x, y) for x, y in self.population]

        # 更新最优解
        for i in range(self.n):
            if self.fitness[i] < self.best_fitness:
                self.best_fitness = self.fitness[i]
                self.best_solution = self.population[i]

        # 迭代搜索新解
        t = 0
        while t < self.limit:
            # 蜜蜂搜索新解
            for i in range(self.n):
                self.search_bee(i)

            # 侦查蜂搜索新解
            for i in range(self.n):
                if self.trials[i] >= self.limit:
                    self.scout_bee(i)

            # 更新最优解
            for i in range(self.n):
                if self.fitness[i] < self.best_fitness:
                    self.best_fitness = self.fitness[i]
                    self.best_solution = self.population[i]

            t += 1

        return self.best_solution, self.best_fitness

# 测试
abc = ABC(50, 1000)
solution, fitness = abc.run()
print("最优解：", solution)
print("最优适应度值：", fitness)

上述代码实现了ABC算法，并以Rosenbrock函数为例进行了测试。在实际应用中，可以根据需要修改目标函数和参数设置。