用python实现细菌觅食优化算法

下面是使用Python实现细菌觅食优化算法的示例代码：

import numpy as np

# 定义参数
N = 20  # 细菌数目
D = 10  # 解向量维度
Nc = 5  # 拆分次数
Nre = 100  # 迭代次数
Ned = 10  # 每次迭代中每个细菌的步长更新次数
Ped = 0.25  # 每次迭代中步长更新的概率
S = 0.1  # 初始步长
C = 0.1  # 每个化学品释放的浓度
Vm = 0.02  # 最大速度
Attract = 0.1  # 引诱函数系数
Repel = 0.1  # 排斥函数系数
FoodConc = 1  # 食物浓度
PoisonConc = 2  # 毒素浓度

# 初始化细菌位置和速度
pos = np.random.rand(N, D)  # 细菌位置
vel = np.zeros((N, D))  # 细菌速度

# 定义引诱函数和排斥函数
def attractFunc(dist):
    return Attract * dist

def repelFunc(dist):
    return Repel / dist

# 定义移动函数
def move(b, pos, vel):
    new_pos = pos[b] + vel[b]  # 更新细菌位置
    # 处理越界情况
    for i in range(D):
        if new_pos[i] > 1:
            new_pos[i] = 1
        elif new_pos[i] < 0:
            new_pos[i] = 0
    return new_pos

# 定义化学品扩散函数
def diffuseChemical(pos, chem):
    chem_new = np.zeros(N)
    for i in range(N):
        for j in range(N):
            dist = np.linalg.norm(pos[i] - pos[j])  # 计算距离
            chem_new[i] += chem[j] * np.exp(-dist**2 / (4*S*S))  # 计算浓度
    return chem_new

# 开始迭代
for k in range(Nre):
    # 每个细菌的步长更新
    for i in range(N):
        for j in range(Ned):
            vel[i] += np.random.normal(0, S, D)  # 更新速度
            new_pos = move(i, pos, vel)  # 计算新位置
            # 计算能量差
            energy_new = -FoodConc * np.sum(new_pos) + PoisonConc * np.sum(1-new_pos)
            energy_old = -FoodConc * np.sum(pos[i]) + PoisonConc * np.sum(1-pos[i])
            delta_energy = energy_new - energy_old
            # 判断是否接受新位置
            if delta_energy < 0 or np.random.rand() < np.exp(-delta_energy / S):
                pos[i] = new_pos
    
    # 每个化学品释放
    for i in range(N):
        chem = np.zeros(N)
        chem[i] = C
        for j in range(Nc):
            chem = diffuseChemical(pos, chem)
        # 计算引诱函数和排斥函数
        attract = np.zeros(D)
        repel = np.zeros(D)
        for j in range(N):
            if i != j:
                dist = np.linalg.norm(pos[i] - pos[j])
                attract += attractFunc(dist) * (pos[j] - pos[i])
                repel += repelFunc(dist) * (pos[j] - pos[i])
        # 更新速度
        vel[i] += attract + repel + np.random.normal(0, S, D)
        # 限制速度范围
        if np.linalg.norm(vel[i]) > Vm:
            vel[i] = vel[i] / np.linalg.norm(vel[i]) * Vm
    
    # 每个细菌的步长更新概率
    if np.random.rand() < Ped:
        S = S * np.exp(np.random.normal(0, 1))
    
    # 计算最优解
    energy = np.zeros(N)
    for i in range(N):
        energy[i] = -FoodConc * np.sum(pos[i]) + PoisonConc * np.sum(1-pos[i])
    best_idx = np.argmin(energy)
    best_pos = pos[best_idx]
    best_energy = energy[best_idx]
    
    # 输出结果
    print("Iteration:", k+1, "Best Energy:", best_energy)

这段代码实现了细菌觅食优化算法，并用于求解一个简单的函数优化问题。可以根据实际应用需要进行修改和调整。