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发表于 2023-11-19 19:28
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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。/ d* S5 F" s. k" f3 m
" [: i1 q! d/ G/ P1.ABSIndividual 类:
, E- V3 n* {& P. f2.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。
/ z7 L/ g7 a: c. C3.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。
_1 \' L/ N6 Y/ _: u/ }6 M4.calculateFitness 方法用于计算个体的适应度,调用了名为 GrieFunc 的目标函数。
2 b( i. f* i4 S/ F' ~
8 w5 d2 t$ w; E4 g8 e1 s$ ^1 j
0 r J0 u# F$ K1 j! }- W+ M5.ArtificialBeeSwarm 类:& f, P# I0 k8 {7 F! G2 u: R2 u5 I2 j
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。
+ f$ f" C. G/ r2 ^0 c7.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。
7 c$ L. V! q7 C; i* P% P; n8.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)。
7 \% F1 W1 A& e9 w9.bestFood 属性存储全局最佳蜜源,其适应度值为最小值。 n& ^% T2 @7 B5 _% X( R) p s
6 y) Z+ S& g& R. G- H
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。4 R8 L2 i' R2 w& D8 s& |) Q
7 b! u7 T$ F, W. |
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