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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。. T" H( Z! v `9 l7 c- p5 x
' ~/ A t1 v% ^0 G3 Z
1.ABSIndividual 类:' S- g+ E0 T J2 K+ Y8 P
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。) F7 s0 d1 m' [" R& r2 a3 \ P8 I |
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。
/ w) n0 X1 V* F5 |9 R4.calculateFitness 方法用于计算个体的适应度,调用了名为 GrieFunc 的目标函数。5 o0 d4 u; O+ y' A4 P2 Z5 G
, Q- I6 X9 E: m# E5 n( M) `, C" f* W" ?; n7 t9 |; W
5.ArtificialBeeSwarm 类:
& b9 A- z- e2 }* E' _5 S4 s, q6.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。% J* C; ^' O8 _0 O9 Q; D4 ?
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。: s/ k" I0 _! T$ k- R# H3 i
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)。
8 s& p+ _" \6 a0 y( f7 B O9.bestFood 属性存储全局最佳蜜源,其适应度值为最小值。
4 Y9 A, i7 e4 v$ j7 w1 r7 {0 z3 e1 @, n
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。
2 M! u7 d, ?. f& M6 T, M3 w1 N {7 D+ q! U. w
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