果蝇算法选址Python代码

果蝇算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于仿生学的优化算法，用于解决选址问题。下面是一个使用Python实现的果蝇算法选址的代码示例：

import numpy as np

# 果蝇算法选址函数
def fruit_fly_optimization(n_fly, n_iter, n_dim, lb, ub, fitness_func):
    # 初始化果蝇位置
    flies = np.random.uniform(lb, ub, (n_fly, n_dim))
    best_pos = None
    best_fitness = float('inf')

    for i in range(n_iter):
        # 计算每只果蝇的适应度值
        fitness_values = np.array([fitness_func(fly) for fly in flies])

        # 更新最优位置和适应度值
        min_fitness_idx = np.argmin(fitness_values)
        if fitness_values[min_fitness_idx] < best_fitness:
            best_fitness = fitness_values[min_fitness_idx]
            best_pos = flies[min_fitness_idx]

        # 更新果蝇位置
        for j in range(n_fly):
            r1 = np.random.random()
            r2 = np.random.random()
            flies[j] += r1 * (best_pos - flies[j]) + r2 * (flies[min_fitness_idx] - flies[j])

            # 边界处理
            flies[j] = np.clip(flies[j], lb, ub)

    return best_pos, best_fitness

# 适应度函数示例（可根据具体问题进行修改）
def fitness_func(position):
    # 计算位置的适应度值
    return np.sum(position ** 2)

# 示例调用
n_fly = 50  # 果蝇数量
n_iter = 100  # 迭代次数
n_dim = 2  # 问题维度
lb = -10  # 位置下界
ub = 10  # 位置上界

best_pos, best_fitness = fruit_fly_optimization(n_fly, n_iter, n_dim, lb, ub, fitness_func)
print("最优位置：", best_pos)
print("最优适应度值：", best_fitness)

这段代码实现了一个简单的果蝇算法选址过程。其中，`n_fly`表示果蝇数量，`n_iter`表示迭代次数，`n_dim`表示问题的维度，`lb`和`ub`分别表示位置的下界和上界。`fitness_func`是适应度函数，根据具体问题进行定义。最后输出的结果是找到的最优位置和对应的最优适应度值。