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人工鱼群算法代码

下面是一个简单的人工鱼群算法的代码实现，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

importnumpyasnp

importrandom

#初始化鱼群

definit_fish(n,dim,range_min,range_max):

fish=[]

foriinrange(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})

returnfish

#计算目标函数值

defevaluate_fitness(fish):

foriinrange(len(fish)):

fish[i][fitness]=np.sum(np.power(fish[i][position],2))

#更新鱼的位置和速度

defupdate_fish(fish,visual,stepsize,range_min,

range_max):

foriinrange(len(fish)):

fish[i][position]+=stepsize*fish[i][velocity]

ifnp.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

deffish_swarm_search(n,dim,range_min,range_max,max_iter,

visual,stepsize):

fish=init_fish(n,dim,range_min,range_max)

foriterinrange(max_iter):

evaluate_fitness(fish)

fish=sorted(fish,key=lambdax:x[fitness])#按适应度

排序

#移动鱼群

update_fish(fish,visual,stepsize,range_min,range_max)

#返回最优解

returnfish[0][position]

#调用示例

n=100#鱼群数量

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)

```

说明：

1.`init_fish`函数用于初始化鱼群，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][positio