人工鱼算法代码
下面是一个简单的人工鱼算法的代码实现，主要包括初始化、目标函数的计算、更新鱼的位置和觅食行为的实现。
```python
import numpy as np
import random
#初始化鱼
def init_fish(n, dim, range_min, range_max):
fish = []
for i in range(n):
position = np.random.uniform(range_min, range_max, dim)
velocity = np.random.uniform(range_min, range_max, dim)
fish.append({'position': position, 'velocity': velocity, 'fitness': None})
return fish
#计算目标函数值
numpy库运行速度def evaluate_fitness(fish):
for i in range(len(fish)):
fish[i]['fitness'] = np.sum(np.power(fish[i]['position'], 2))
#更新鱼的位置和速度
def update_fish(fish, visual, stepsize, range_min, range_max):
for i in range(len(fish)):
fish[i]['position'] += stepsize * fish[i]['velocity']
if np.any(fish[i]['position'] < range_min) or np.any(fish[i]['position'] > range_max):
fish[i]['position'] = np.random.uniform(range_min, range_max)
fish[i]['velocity'] += np.random.uniform(-1, 1) * visual
fish[i]['velocity'] = np.clip(fish[i]['velocity'], range_min, range_max)
#鱼的觅食行为
def fish_swarm_search(n, dim, range_min, range_max, max_iter, visual, stepsize):
fish = init_fish(n, dim, range_min, range_max)
for iter in range(max_iter):
evaluate_fitness(fish)
fish = sorted(fish, key=lambda x: x['fitness'])  # 按适应度排序
#移动鱼
update_fish(fish, visual, stepsize, range_min, range_max)
#返回最优解
return fish[0]['position']
#调用示例
n=100#鱼数量
dim = 10  # 解维度
range_min = -10  # 解取值范围最小值
range_max = 10  # 解取值范围最大值
max_iter = 100  # 最大迭代次数
visual = 0.1  # 视野范围
stepsize = 0.1  # 步长
solution = fish_swarm_search(n, dim, range_min, range_max, max_iter, visual, stepsize)
print("Optimal solution:", solution)
```
说明：
1. `init_fish` 函数用于初始化鱼，随机生成鱼的位置和速度。
2. `evaluate_fitness` 函数计算每条鱼的适应度，这里使用简单的函数 `np.sum(np.power(fish[i]['position'], 2))` 作为示例。
3. `update_fish` 函数根据鱼的速度更新鱼的位置和速度，并通过随机扰动限制位置和速度的范围。
4. `fish_swarm_search` 函数是整个算法的主体，循环迭代更新鱼的位置和速度。
5. 最后，调用 `fish_swarm_search` 函数并输出最优解。
这只是一个基本的人工鱼算法的实现，可以根据具体问题进行调整和改进。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。