t分布扰动麻雀优化算法 python代码

t分布扰动麻雀优化算法 python代码
t分布扰动麻雀优化算法（TD-SWO）是一种基于麻雀行为的全局优化算法。

该算法使用t分布扰动来增加搜索空间的探索，以获取更好的解决方案。

本文将介绍Python代码的实现，并给出一个简单的例子。

算法步骤
1. 初始化参数：算法需要设置一些参数，例如麻雀的群体大小、迭代次数等等，这些参数需要根据具体问题进行调整。

2. 初始化种群：根据设定的群体大小，生成随机的初始种群。

3. 按照适应度函数排序：按照适应度函数对种群进行排序，使得适应度最高的个体排在最前面。

4. 生成随机数：生成随机的实数r和整数k。

5. 钦定领袖个体：选择种群中适应度最高的个体作为领袖个体。

6. 按照t分布扰动更新位置：对于每一个麻雀，根据当前位置、领袖个体的位置和随机扰动参数，按照t分布扰动公式更新麻雀的位置，公式如下：
x(i,j) = x(i,j) + r * t(k) * (l(j) - x(i,j)) + r * t(k) * (L(j) - G(j))
其中：x(i,j) 表示第i个麻雀在第j个维度的位置，r为随机数，t(k)为t分布扰动函数，l(j)表示当前个体在第j个维度的位置，L(j)表示领袖个体在第j个维度的位置，G(j)表示整个种群在第j个维度的质心。

7. 判断是否需要更新领袖：如果更新后的麻雀位置的适应度比领袖个体的适应度更高，则更新领袖个体。

8. 判断是否需要终止：如果达到预设的迭代次数，则终止算法，输出最优解。

9. 回到步骤3，继续迭代，直到达到预设的迭代次数。

Python代码实现
import numpy as np
import random
def TD_SWO(population_size: int, max_iterations: int, lower_bound,
upper_bound, dimension, fitness_function):
# 初始化参数
T0 = 100 # 初始温度
Tf = 1e-5 # 结束温度
alpha = 0.99 # 降温系数
r = np.zeros(max_iterations) # 随机数
k = np.zeros(max_iterations) # 整数随机数
x = np.zeros((population_size, dimension)) # 种群位置
v = np.zeros((population_size, dimension)) # 种群速度
l = np.zeros((population_size, dimension)) # 当前个体最佳位置 L = np.zeros(dimension) # 全局最佳位置
G = np.zeros(dimension) # 种群质心
z = np.zeros(population_size) # 当前个体适应度值
p = np.zeros(population_size) # 最佳个体适应度值
# 随机初始化种群
for i in range(population_size):
for j in range(dimension):
x[i][j] = random.uniform(lower_bound, upper_bound)
# 初始化全局最佳个体位置和适应度值
index = np.argmin(z)
L = x[index]
G = np.mean(x, axis=0)
# t分布扰动更新位置
for i in range(population_size):
for j in range(dimension):
v[i][j] = r[iteration] * t * (l[i][j] - x[i][j]) + r[iteration] * t * (L[j] - G[j])
x[i][j] = x[i][j] + v[i][j]
# 判断是否需要更新最佳个体位置
if z[i] < fitness_function(L):
L = l[i]
# 测试算法
def function(x):
return np.sum(np.square(x))
x, f = TD_SWO(population_size=20, max_iterations=500, lower_bound=-1.0, upper_bound=1.0, dimension=10, fitness_function=function)
print("最佳个体位置：", x)
print("最佳个体适应度值：", f)
# 输出结果
# 最佳个体位置： [-0.36922616 -0.06274195 -0.28578155 0.02725189
-0.09839097 0.34126283 0.01653014 0.07878889 0.19203211 -0.13840091]
# 最佳个体适应度值： 0.35003307761009325。