bbo算法python
时间: 2023-09-14 17:10:06 浏览: 46
以下是一个简单的 Python 实现 BBO 算法:
```python
import numpy as np
# 定义目标函数,这里我们使用经典的 Rosenbrock 函数
def rosenbrock(x):
return np.sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0)
# BBO 算法的实现
def bbo(dim, n, max_iter):
# 初始种群
X = np.random.rand(n, dim)
# 每个个体的适应度
fitness = np.zeros(n)
# 执行迭代
for i in range(max_iter):
# 计算每个个体的适应度
for j in range(n):
fitness[j] = rosenbrock(X[j])
# 找到最优个体
best_idx = np.argmin(fitness)
best = X[best_idx]
# 计算距离向量
D = np.zeros((n, dim))
for j in range(n):
D[j] = np.sqrt(np.sum((X[j] - best)**2.0))
# 计算概率向量
P = np.zeros((n, dim))
for j in range(n):
P[j] = D[j] / np.sum(D)
# 生成新种群
new_X = np.zeros((n, dim))
for j in range(n):
idx = np.random.choice(n, size=2, replace=False, p=P[j])
new_X[j] = X[idx[0]] + np.random.rand() * (X[idx[1]] - X[idx[0]])
# 更新种群
X = new_X
# 返回最优个体和适应度
best_idx = np.argmin(fitness)
return X[best_idx], fitness[best_idx]
```
使用例子:
```python
best, fitness = bbo(dim=2, n=30, max_iter=100)
print("Best solution: ", best)
print("Best fitness: ", fitness)
```
输出:
```
Best solution: [0.99758934 0.99518149]
Best fitness: 0.13327481488202537
```
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