遗传算法用灰狼算法计算代码

以下是一个用灰狼算法优化函数的Python代码示例，其中灰狼算法用于替代遗传算法进行计算：

import numpy as np
import math

# 设置灰狼算法的参数
num_wolves = 10
max_iter = 100
dim = 2
lb = -10
ub = 10
a = 2

# 定义灰狼算法的初始化函数
def init_wolves():
    return lb + (ub - lb) * np.random.rand(num_wolves, dim)

# 定义适应度函数
def fitness_func(x):
    return sum([x[i]**2 for i in range(dim)])

# 定义灰狼算法的主函数
def gray_wolf_optimizer():
    # 初始化灰狼的位置
    wolves = init_wolves()
    # 初始化每个灰狼的适应度值
    fitness = np.zeros(num_wolves)
    for i in range(num_wolves):
        fitness[i] = fitness_func(wolves[i])
    # 初始化全局最优灰狼的位置和适应度值
    best_wolf = np.zeros(dim)
    best_fitness = float('inf')
    # 开始灰狼算法的迭代
    for t in range(max_iter):
        # 更新每个灰狼的位置和适应度值
        for i in range(num_wolves):
            # 计算每个灰狼与全局最优灰狼的距离
            distance_to_best = math.sqrt(sum([(wolves[i][j] - best_wolf[j])**2 for j in range(dim)]))
            # 更新灰狼的位置
            for j in range(dim):
                A = 2 * a * np.random.rand() - a
                C = 2 * np.random.rand()
                D = abs(C * best_wolf[j] - wolves[i][j])
                wolves[i][j] = max(min(best_wolf[j] - A * D, ub), lb)
            # 更新灰狼的适应度值
            fitness[i] = fitness_func(wolves[i])
            # 更新全局最优灰狼的位置和适应度值
            if fitness[i] < best_fitness:
                best_wolf = wolves[i]
                best_fitness = fitness[i]
        # 输出每次迭代的最优解
        print("Iteration {}: Best Fitness = {}".format(t, best_fitness))

# 运行灰狼算法
gray_wolf_optimizer()

在上述代码中，我们使用灰狼算法替代了遗传算法进行函数优化，其中适应度函数为简单的平方和函数。通过运行上述代码，我们可以得到每次迭代的最优解。需要注意的是，因为灰狼算法的参数设置和收敛性分析与遗传算法不同，因此在实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。