根据蝙蝠算法核心原理,创作出新的蝙蝠算法代码用python写
时间: 2023-08-16 15:07:01 浏览: 265
以下是使用 Python 实现的蝙蝠算法代码,其中包括初始化种群、更新蝙蝠位置、计算蝙蝠的适应度值等基本功能。
```python
import numpy as np
class BatAlgorithm:
def __init__(self, dim, size, n_gen, A, r, Qmin, Qmax, f_min, f_max, func):
self.dim = dim # 维度
self.size = size # 种群大小
self.n_gen = n_gen # 迭代次数
self.A = A # 脉冲发射率
self.r = r # 响应率
self.Qmin = Qmin # 最小频率
self.Qmax = Qmax # 最大频率
self.f_min = f_min # 最小频率增量
self.f_max = f_max # 最大频率增量
self.func = func # 优化函数
self.solution = None # 最优解
self.solution_fitness = float('inf') # 最优解适应度值
self.population = np.random.rand(size, dim) # 初始化种群
self.fitness = np.zeros(size) # 初始化适应度值
self.velocity = np.zeros((size, dim)) # 初始化速度
self.freq = np.zeros(size) # 初始化频率
self.loudness = np.ones(size) # 初始化响度
def update_bat(self):
for i in range(self.size):
self.freq[i] = self.Qmin + (self.Qmax - self.Qmin) * np.random.rand()
self.velocity[i] += (self.population[i] - self.solution) * self.freq[i]
new_solution = self.population[i] + self.velocity[i]
if np.any(new_solution < 0) or np.any(new_solution > 1):
new_solution = np.clip(new_solution, 0, 1)
self.velocity[i] = np.zeros(self.dim)
if np.random.rand() > self.r:
epsilon = self.f_min + (self.f_max - self.f_min) * np.random.rand()
new_solution = self.solution + epsilon * np.random.randn(self.dim)
new_fitness = self.calculate_fitness(new_solution)
if (new_fitness <= self.fitness[i]) and (np.random.rand() < self.loudness[i]):
self.population[i] = new_solution
self.fitness[i] = new_fitness
self.loudness[i] *= self.A
if self.fitness[i] < self.solution_fitness:
self.solution = self.population[i]
self.solution_fitness = self.fitness[i]
else:
self.loudness[i] *= self.A
def calculate_fitness(self, solution):
return self.func(solution)
def optimize(self):
for i in range(self.n_gen):
self.update_bat()
print(f"Generation {i+1}: {self.solution_fitness}")
return self.solution, self.solution_fitness
```
在使用时,需要指定以下参数:
- `dim`: 种群的维度。
- `size`: 种群大小。
- `n_gen`: 迭代次数。
- `A`: 脉冲发射率。
- `r`: 响应率。
- `Qmin`: 最小频率。
- `Qmax`: 最大频率。
- `f_min`: 最小频率增量。
- `f_max`: 最大频率增量。
- `func`: 待优化的函数。
例如,使用该算法求解 Rosenbrock 函数的最小值,可以这样调用:
```python
def rosenbrock(x):
return np.sum(100 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)
ba = BatAlgorithm(dim=2, size=10, n_gen=1000, A=0.9, r=0.1, Qmin=0, Qmax=2, f_min=0, f_max=0.1, func=rosenbrock)
solution, fitness = ba.optimize()
print(f"Solution: {solution}, Fitness: {fitness}")
```
这里求解 Rosenbrock 函数的最小值,种群大小为 10,迭代次数为 1000,脉冲发射率为 0.9,响应率为 0.1,最小频率为 0,最大频率为 2,最小频率增量为 0,最大频率增量为 0.1。
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