蜂群算法python案例
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）是一種優(yōu)化算法，可以用來解決函數(shù)最優(yōu)化問題。
實(shí)現(xiàn)步驟如下：
1. 初始化參數(shù)：包括搜索空間的邊界、蜜蜂的數(shù)量、蜜蜂搜索鄰域的半徑等。
2. 初始化蜜蜂：隨機(jī)生成蜜蜂的初始位置和狀態(tài)（例如，找到一個(gè)更優(yōu)解或者沒有），并計(jì)算初始狀態(tài)的適應(yīng)度值。
3. 篩選蜜蜂：按照適應(yīng)度值對蜜蜂進(jìn)行排序，選擇適應(yīng)度最好的一些蜜蜂作為“精英蜜蜂”，其余的蜜蜂為普通蜜蜂。
4. 精英蜜蜂搜索：對于每一只精英蜜蜂，利用搜索鄰域內(nèi)的普通蜜蜂來更新位置和狀態(tài)，如果新的位置得到了更好的適應(yīng)度值，就更新當(dāng)前的最優(yōu)位置。
5. 觀察蜜蜂搜索：對于每一只普通蜜蜂，選擇一個(gè)隨機(jī)的精英蜜蜂，并在其搜索鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)位置，計(jì)算該位置的適應(yīng)度值，如果比當(dāng)前位置更優(yōu)，則更新位置和狀態(tài)。
6. 跟隨蜜蜂搜索：對于每一只跟隨蜜蜂，選擇另外兩只隨機(jī)的蜜蜂，并在其搜索鄰域中隨機(jī)選擇一個(gè)位置，計(jì)算該位置的適應(yīng)度值，如果比當(dāng)前位置更優(yōu)，則更新位置和狀態(tài)。
7. 判斷終止條件：如果滿足終止條件（例如，達(dá)到最大迭代次數(shù)或者找到了最優(yōu)解），則停止搜索，否則回到步驟3。
實(shí)現(xiàn)人工蜂群算法時(shí)，需要注意設(shè)置合適的參數(shù)和鄰域半徑，以及選擇合適的適應(yīng)度函數(shù)。此外，還需要注意避免算法陷入局部最優(yōu)解的情況，可以通過增加搜索空間、調(diào)整鄰域半徑等方法來提高搜索效果。
python案例代碼如下：
#python3.8.16
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
"""
import numpy as np
# 蜂群算法參數(shù)
n_bees = 10 ?# 蜜蜂數(shù)量
n_ep = 100 ?# 迭代次數(shù)
limit = 70 ?# 每個(gè)搜索點(diǎn)周圍取樣的次數(shù)上限
r = 10 ?# 探索半徑
# 問題參數(shù)
bounds = [(0, 100), (0, 100)] ?# a、b的范圍
# 全局參數(shù)
k = 100
r = 1
sites = []
np.random.seed(10) ?# 設(shè)置全局隨機(jī)種子
# 約束條件函數(shù)
def constraint_func(x):
? ?a, b = x
? ?return 100- a - b
# 目標(biāo)函數(shù)
def obj_func(x):
? ?a, b = x
? ?return -a * b
# 適應(yīng)度函數(shù)
def fitness(x):
? ?penalty = 0
? ?if constraint_func(x) < 0:
? ? ? ?# penalty = abs(constraint_func(x))
? ? ? ?penalty = constraint_func(x)
? ?return obj_func(x) - k * penalty
# 蜂群算法
def fit_bee_hive(num_bees=20, num_sites=None, num_iterations=20, limit=100):
? ?global sites, k, r, bounds
? ?limit = limit
? ?if num_sites is None:
? ? ? ?num_sites = num_bees
? ?if num_sites > num_bees:
? ? ? ?num_sites = num_bees
? ?sites = [('employed', np.random.uniform(*bounds, size=2)) for i in range(num_bees)]
? ?best_x, best_obj_val = None, float('inf')
? ?for i in range(num_iterations):
? ? ? ?best_f = 0
? ? ? ?for j, (status, site) in enumerate(sites):
? ? ? ? ? ?if status == 'employed':
? ? ? ? ? ? ? ?neighbor_idx = np.random.choice(list(set(range(num_sites)) - {j}))
? ? ? ? ? ? ? ?neighbor_site = np.array(sites[neighbor_idx][1])
? ? ? ? ? ? ? ?neighbor_site_diff = neighbor_site - np.array(site)
? ? ? ? ? ? ? ?new_solution, new_f = explore_patch(np.array(site) + r * np.random.uniform(-1, 1, size=2) * neighbor_site_diff)
? ? ? ? ? ? ? ?if new_f < fitness(site):
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?sites[j] = ('employed', new_solution)
? ? ? ? ? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?sites[j] = ('onlooker', site)
? ? ? ? ? ?elif status == 'onlooker':
? ? ? ? ? ? ? ?site_idx = select_site()
? ? ? ? ? ? ? ?site = sites[site_idx][1]
? ? ? ? ? ? ? ?new_solution, new_f = explore_patch(np.array(site) + r * np.random.uniform(-1, 1, size=2) * (np.array(site) - np.array(sites[j-1][1])))
? ? ? ? ? ? ? ?if new_f < fitness(site):
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?sites[site_idx] = ('employed', new_solution)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?sites[j] = ('scout', np.random.uniform(*bounds, size=2))
? ? ? ? ? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ? ? ? ? ?sites[j] = ('onlooker', site)
? ? ? ? ? ?elif status == 'scout':
? ? ? ? ? ? ? ?sites[j] = ('employed', np.random.uniform(*bounds, size=2))
? ? ? ?for status, site in sites:
? ? ? ? ? ?if fitness(site) < best_obj_val:
? ? ? ? ? ? ? ?best_x, best_obj_val = site, fitness(site)
? ? ? ?print('Iteration', i+1, ': Best objective value =', best_obj_val)
? ?return best_x, best_obj_val
# 探索新解的函數(shù)
def explore_patch(site):
? ?found_better = False
? ?best_solution = None
? ?best_f = 0
? ?for i in range(limit):
? ? ? ?new_x = site + r * np.random.uniform(-1, 1, size=2)
? ? ? ?new_x = np.clip(new_x, *np.array(bounds).T)
? ? ? ?new_f = fitness(new_x)
? ? ? ?if not found_better or new_f < best_f:
? ? ? ? ? ?best_solution = new_x
? ? ? ? ? ?best_f = new_f
? ? ? ? ? ?found_better = True
? ?return best_solution, best_f
# 選擇蜜蜂站點(diǎn)的函數(shù)
def select_site():
? ?fitness_values = np.array([fitness(site) for status, site in sites if status != 'scout'])
? ?probs = fitness_values / np.sum(fitness_values)
? ?return np.random.choice(np.arange(len(sites))[np.array([status != 'scout' for status, site in sites])], p=probs)
# 運(yùn)行蜂群算法
best_x, best_obj_val = fit_bee_hive(num_bees=n_bees, num_iterations=n_ep, limit=limit)
print('Best solution:', best_x)
print('Best objective value:', best_obj_val)
#運(yùn)行結(jié)果#運(yùn)行結(jié)果
Iteration 93 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 94 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 95 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 96 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 97 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 98 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 99 : Best objective value = -2499.9970645285075 Iteration 100 : Best objective value = -2499.9970645285075 Best solution: [49.96560948 50.03435544] Best objective value: -2499.9970645285075
