这篇文章主要介绍了大蟒如何实现人工蜂群算法，帮助大家更好的利用大蟒进行数据分析，感兴趣的朋友可以了解下
ABSIndividual.py
将numpy作为铭牌导入
导入目标功能
防抱死制动装置类个人：
'''
人工蜂群算法中的个体
'''
def __init__(self，vardim，bound):
'''
瓦尔迪姆：变量的维数
边界：变量的边界
'''
self.vardim=vardim
自我约束=约束
自我适应=0。
自我试验=0
定义生成（自身):
'''
为人工蜂群算法生成随机染色体
'''
len=self.vardim
rnd=np.random.random(size=len)
self.chrom=np.zeros(len)
对于xrange(0，len)中的我：
self.chrom[i]=self.bound[0，i] \
（自我约束[1，i] -自我约束[0，i]) * rnd[i]
定义计算健身（自我):
'''
计算染色体的适合度
'''
自我健康=目标功能格里芬克（
self.vardim，self.chrom，self.bound)
ABS.py
将numpy作为铭牌导入
从防抱死制动装置个人进口防抱死制动装置个人
随机导入
导入副本
将matplotlib.pyplot作为plt导入
类人工蜂群：
'''
人工蜂群算法的类
'''
def __init__(self，sizepop，vardim，bound，MAXGEN，params):
'''
人口规模
瓦尔迪姆：变量的维数
边界：变量的边界
MAXGEN:终止条件
参数：算法所需的参数，它是由[trailLimit，C]组成的列表
'''
self.sizepop=sizepop
self.vardim=vardim
自我约束=约束
self.foodSource=self.sizepop/2
自我MAXGEN=MAXGEN。
self.params=params
self.population=[]
自我。健身=NP。零((自我。尺寸pop，1))
self.trace=np.zeros((self .MAXGEN，2))
定义初始化（自身):
'''
初始化丙烯腈-丁二烯-苯乙烯的群体
'''
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
ind=ABSIndividual(self.vardim，self.bound)
ind.generate()
自我.人口.附加
定义评估（自我):
'''
评估人口的健康状况
'''
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
自我。人口[我].计算适合度()
自我健康=自我人口。健康
def employedBeePhase(自身):
'''
就业蜂阶段
'''
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
k=np.random.random_integers(0，self.vardim - 1)
j=np.random.random_integers(0，self.foodSource - 1)
而j==i:
j=np.random.random_integers(0，self.foodSource - 1)
VI=副本。深度复制(自我。人口[I])
#六。chrom=VI。chrom NP。随机的。统一(-1，1，self.vardim) *(
人口[j].chrom) np.random.uniform(0.0，self.params[1]，self。vardim)*(自我。最好的。chrom-VI。chrom)
#对于xrange中的k(0，self.vardim):
# if vi.chrom[k] self.bound[0，k]:
#六。chrom[k]=自约束[0，k]
# if vi.chrom[k] self.bound[1，k]:
# vi.chrom[k]=自约束[1，k]
vi.chrom[
k]=np.random.uniform(low=-1，high=1.0，size=1)*(VI。chrom[k]-self。人口[j].铬[k])
if vi.chrom[k] self.bound[0，k]:
vi.chrom[k]=自约束[0，k]
如果六。chrom[k]自束缚[1，k]:
vi.chrom[k]=自束缚[1，k]
六。计算健身()
if vi.fitness self.fitness[fi]:
自我人口
自我健康
如果六。健身自我最佳健身：
自我最好=vi
六。计算健身()
if vi .健身自我健身[i]:
自我人口
自我健康
如果六。健身自我最佳健身：
自我最好=vi
否则：
自我。人口[我].试验=1
def onlookerBeePhase(self):
'''
旁观者蜜蜂阶段
'''
accu健身=NP。零((自我。食物来源，1))
maxFitness=np.max(自我健身)
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
accu fitness[I]=0.9 *自我。健身[I]/最大健身0.1
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
对于xrange(0，self.foodSource)中的fi:
r=random.random()
如果r accuFitness[i]:
k=np.random.random_integers(0，self.vardim - 1)
j=np.random.random_integers(0，self.foodSource - 1)
而j==fi:
j=np.random.random_integers(0，self.foodSource - 1)
vi=copy.deepcopy(自我群体[菲])
#六。chrom=VI。chrom NP。随机的。统一(-1，1，self.vardim) *(
人口[j].chrom) np.random.uniform(0.0，self.params[1]，self。vardim)*(自我。最好的。chrom-VI。chrom)
#对于xrange中的k(0，self.vardim):
# if vi.chrom[k] self.bound[0，k]:
#六。chrom[k]=自约束[0，k]
# if vi.chrom[k] self.bound[1，k]:
# vi.chrom[k]=自约束[1，k]
vi.chrom[
k]=np.random.uniform(low=-1，high=1.0，size=1)*(VI。chrom[k]-self。人口[j].铬[k])
if vi.chrom[k] self.bound[0，k]:
vi.chrom[k]=自约束[0，k]
如果六。chrom[k]自束缚[1，k]:
vi.chrom[k]=自束缚[1，k]
六。计算健身()
if vi.fitness self.fitness[fi]:
自我人口
自我健康
如果六。健身自我最佳健身：
自我最好=vi
否则：
自我。人口[菲].试验=1
破裂
定义侦察阶段（自我):
'''
侦察蜂阶段
'''
对于xrange(0，self.foodSource)中的我：
if self.population[i].trials self.params[0]:
自我。人口[我].生成()
自我。人口[我].试验次数=0
自我。人口[我].计算适合度()
自我健康=自我人口。健康
定义求解（自身):
'''
丙烯腈-丁二烯-苯乙烯算法的进化过程
'''
self.t=0
self.initialize()
自我评估()
best=np.max(自我健身)
bestIndex=np.argmax(自我健身)
自我。最佳=复制。深度复制(自我。人口[最佳指数])
self.avefitness=np.mean(自我健康)
self.trace[self.t，0]=1-self。最好的。健身)/自我。最好的。健康
self.trace[self.t，1]=(1-self。ave健身)/自我。ave健身
打印('第%d代：最佳函数值是：% f；平均函数值是% f"%(
self.t，self.trace[self.t，0]，self.trace[self.t，1])
而自我.MAXGEN - 1:
self.t=1
self.employedBeePhase()
self.onlookerBeePhase()
self.scoutBeePhase()
best=np.max(自我健身)
bestIndex=np.argmax(自我健身)
如果最好的自己。最好的。健身：
自我。最佳=复制。深度复制(自我。人口[最佳指数])
self.avefitness=np.mean(自我健康)
self.trace[self.t，0]=1-self。最好的。健身)/自我。最好的。健康
self.trace[self.t，1]=(1-self。ave健身)/自我。ave健身
打印('第%d代：最佳函数值是：% f；平均函数值是% f"%(
self.t，self.trace[self.t，0]，self.trace[self.t，1])
打印('最佳函数值是：% f；'% self.trace[self.t，0])
打印"最佳解决方案是："
打印自我最佳chrom
self.printResult()
定义打印结果（自身):
'''
绘制丙烯腈-丁二烯-苯乙烯算法的结果
'''
x=np.arange(0，self .MAXGEN)
y1=self.trace[:0]
y2=self.trace[:1]
plt.plot(x，y1，' r '，label='最佳值)
plt.plot(x，y2，' g '，label='平均值)
plt.xlabel('迭代)
plt.ylabel('函数值)
plt.title("用于函数优化的人工蜂群算法")
plt。图例()
plt.show()
运行程序：
if __name__=='__main__ ':
bound=np.tile([[-600]，[600]]，25)
abs=ABS(60，25，bound，1000，[100，0.5])
abs.solve()
目标函数见简单遗传算法-蟒蛇实现。
以上是python实现人工蜂群算法的详细内容。更多关于python的人工蜂群算法，请关注我们的其他相关文章！
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