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python建模人工蜂群算法
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2023-11-19 19:28
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python建模人工蜂群算法
2023-11-19 19:27 上传
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这是一个基于人工蜂群算法（Artificial Bee Swarm，ABS）的优化算法的Python实现。算法包含两个主要类：ABSIndividual 和 ArtificialBeeSwarm。
5 ]# i- l, @% v6 f6 s& m
+ A& h! O/ S! g4 k
1.ABSIndividual 类：
: a! {0 {& ]9 u% m) Z* w
2.该类用于表示优化算法中的个体。在初始化时，它随机生成一个一维数组 chrom，代表个体的特征向量。这个数组的长度由给定的边界 bound 决定，边界定义了每个特征的取值范围。
+ E+ j9 t W( ]6 _; [9 e
3.个体还包含一个适应度评分 score，用于衡量个体在优化目标上的表现。invalidCount 记录个体成绩未更新的次数。
+ d, e& h5 h) t* J3 x& \% _
4.calculateFitness 方法用于计算个体的适应度，调用了名为 GrieFunc 的目标函数。
- l8 t- a# A/ ~# k% t
) j! Z) x% ^( Z* K$ D
7 s+ z, J, e7 A ^
5.ArtificialBeeSwarm 类：
4 V- Z; ]( N# e$ a
6.该类代表整个人工蜂群算法的实现。在初始化时，它创建了一组蜜源（foodList），每个蜜源由 ABSIndividual 类表示。这些蜜源在初始化时随机生成，并且每个蜜源都有一个适应度评分。
1 _/ J$ z/ F; r0 @; H; r" x
7.updateFood 方法用于更新给定索引 i 的蜜源。在更新中，随机选择一个维度，并根据算法的特定公式调整该维度的值。
9 q+ K8 [/ b2 e( }9 T' Q
8.代码中还包含一些参数，如蜜源个数 (foodCount)、观察蜂个数 (onlookerCount)、迭代次数 (maxIterCount) 和最大无效次数 (maxInvalidCount)。
0 U/ D4 _# P# [4 W& s$ U
9.bestFood 属性存储全局最佳蜜源，其适应度值为最小值。
; f9 N7 D4 `6 a4 ]- K1 E ]) `
# X- @- Y5 K# `( y1 O" V
该算法通过模拟蜜蜂群体的行为，不断调整蜜源的位置以寻找全局最优解。这样的优化算法通常用于解决复杂的多维优化问题。
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- b1 X0 g( D) |. [4 [
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人工蜂群算法.py
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