蜣螂算法 python代码
蜣螂优化算法（DBO）是一种基于模仿蜣螂行为的优化算法，以下是一个使用Python实现蜣螂算法的示例代码：
```python
import numpy as np
import random
random python
class DBO:
    def __init__(self, func, dim, size, iter_num, lb, ub):
        self.func = func  # 待优化的目标函数
        self.dim = dim  # 变量的维度
        self.size = size  # 种大小
        self.iter_num = iter_num  # 迭代次数
        self.lb = lb  # 变量的下界
        self.ub = ub  # 变量的上界
        self.best_x = None  # 最优解
        self.best_f = np.inf  # 最优解对应的函数值
        self.swarm = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub, size=(self.size, self.dim))  # 初始化种
        self.fitness = np.array((self.func(x) for x in self.swarm))  # 计算种适应度
    def optimize(self):
        for i in range(self.iter_num):
            for j in range(self.size):
                # 选择一个随机的蜣螂
                k = random.randint(0, self.size - 1)
                while k == j:
                    k = random.randint(0, self.size - 1)
                # 计算新位置
                new_x = self.swarm[j] + np.random.uniform() * (self.swarm[j] - self.swarm[k])
                # 边界处理
                new_x = np.clip(new_x, self.lb, self.ub)
                # 计算新适应度
                new_f = self.func(new_x)
                # 更新最优解
                if new_f < self.best_f:
                    self.best_x = new_x
                    self.best_f = new_f
                # 更新种

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