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人工鱼群算法代码
下面是一个简单的人工鱼群算法的代码实现,主要包括初始化、目标
函数的计算、更新鱼的位置和觅食行为的实现。
```python
importnumpyasnp
importrandom
#初始化鱼群
definit_fish(n,dim,range_min,range_max):
fish=[]
foriinrange(n):
position=np.random.uniform(range_min,range_max,dim)
velocity=np.random.uniform(range_min,range_max,dim)
fish.append({position:position,velocity:velocity,
fitness:None})
returnfish
#计算目标函数值
defevaluate_fitness(fish):
foriinrange(len(fish)):
fish[i][fitness]=np.sum(np.power(fish[i][position],2))
#更新鱼的位置和速度
defupdate_fish(fish,visual,stepsize,range_min,
range_max):
foriinrange(len(fish)):
fish[i][position]+=stepsize*fish[i][velocity]
ifnp.any(fish[i][position]range_min)or
np.any(fish[i][position]range_max):
fish[i][position]=np.random.uniform(range_min,range_max)
fish[i][velocity]+=np.random.uniform(-1,1)*visual
fish[i][velocity]=np.clip(fish[i][velocity],range_min,
range_max)
#鱼的觅食行为
deffish_swarm_search(n,dim,range_min,range_max,max_iter,
visual,stepsize):
fish=init_fish(n,dim,range_min,range_max)
foriterinrange(max_iter):
evaluate_fitness(fish)
fish=sorted(fish,key=lambdax:x[fitness])#按适应度
排序
#移动鱼群
update_fish(fish,visual,stepsize,range_min,range_max)
#返回最优解
returnfish[0][position]
#调用示例
n=100#鱼群数量
dim=10#解维度
range_min=-10#解取值范围最小值
range_max=10#解取值范围最大值
max_iter=100#最大迭代次数
visual=0.1#视野范围
stepsize=0.1#步长
solution=fish_swarm_search(n,dim,range_min,range_max,
max_iter,visual,stepsize)
```
说明:
1.`init_fish`函数用于初始化鱼群,随机生成鱼的位置和速度。
2.`evaluate_fitness`函数计算每条鱼的适应度,这里使用简单的
函数`np.sum(np.power(fish[i][positio
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