蜂群算法python案例
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）是一种优化算法，可以用来解决函数最优化问题。
实现步骤如下：
1. 初始化参数：包括搜索空间的边界、蜜蜂的数量、蜜蜂搜索邻域的半径等。
2. 初始化蜜蜂：随机生成蜜蜂的初始位置和状态（例如，找到一个更优解或者没有），并计算初始状态的适应度值。
3. 筛选蜜蜂：按照适应度值对蜜蜂进行排序，选择适应度最好的一些蜜蜂作为“精英蜜蜂”，其余的蜜蜂为普通蜜蜂。
4. 精英蜜蜂搜索：对于每一只精英蜜蜂，利用搜索邻域内的普通蜜蜂来更新位置和状态，如果新的位置得到了更好的适应度值，就更新当前的最优位置。
5. 观察蜜蜂搜索：对于每一只普通蜜蜂，选择一个随机的精英蜜蜂，并在其搜索邻域中随机选择一个位置，计算该位置的适应度值，如果比当前位置更优，则更新位置和状态。
6. 跟随蜜蜂搜索：对于每一只跟随蜜蜂，选择另外两只随机的蜜蜂，并在其搜索邻域中随机选择一个位置，计算该位置的适应度值，如果比当前位置更优，则更新位置和状态。
7. 判断终止条件：如果满足终止条件（例如，达到最大迭代次数或者找到了最优解），则停止搜索，否则回到步骤3。
实现人工蜂群算法时，需要注意设置合适的参数和邻域半径，以及选择合适的适应度函数。此外，还需要注意避免算法陷入局部最优解的情况，可以通过增加搜索空间、调整邻域半径等方法来提高搜索效果。
python案例代码如下：
#python3.8.16
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
"""
import numpy as np
# 蜂群算法参数
n_bees = 10 # 蜜蜂数量
n_ep = 100 # 迭代次数
limit = 70 # 每个搜索点周围取样的次数上限
r = 10 # 探索半径
# 问题参数
bounds = [(0, 100), (0, 100)] # a、b的范围
# 全局参数
k = 100
r = 1
sites = []
np.random.seed(10) # 设置全局随机种子
# 约束条件函数
def constraint_func(x):
a, b = x
return 100- a - b
# 目标函数
def obj_func(x):
a, b = x
return -a * b
# 适应度函数
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
# 探索新解的函数
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
# 选择蜜蜂站点的函数
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)
# 运行蜂群算法
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)
#运行结果#运行结果
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
