猴群算法python

猴群算法是一种模拟猴群行为的智能优化算法，通过模拟猴群的攀爬、观望和迁移三种核心行为实现寻优，适用于连续空间优化问题，其核心思想是平衡局部精细搜索与全局探索 [^1]。不过给定引用中未提供具体的 Python 实现代码，以下是一个简化的猴群算法 Python 实现示例： ```python import numpy as np # 目标函数，这里以 Rosenbrock 函数为例 def rosenbrock(x): return sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0) # 猴群算法类 class MonkeyAlgorithm: def __init__(self, n_dimensions, n_monkeys, max_iter, step_size, bounds): self.n_dimensions = n_dimensions self.n_monkeys = n_monkeys self.max_iter = max_iter self.step_size = step_size self.bounds = bounds self.monkeys = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (n_monkeys, n_dimensions)) self.fitness = np.array([rosenbrock(monkey) for monkey in self.monkeys]) self.best_monkey = self.monkeys[np.argmin(self.fitness)] self.best_fitness = np.min(self.fitness) # 攀爬行为 def climb(self): new_monkeys = self.monkeys + self.step_size * np.random.uniform(-1, 1, self.monkeys.shape) new_monkeys = np.clip(new_monkeys, self.bounds[0], self.bounds[1]) new_fitness = np.array([rosenbrock(monkey) for monkey in new_monkeys]) update_indices = new_fitness < self.fitness self.monkeys[update_indices] = new_monkeys[update_indices] self.fitness[update_indices] = new_fitness[update_indices] # 观望行为 def watch(self): best_index = np.argmin(self.fitness) for i in range(self.n_monkeys): if i != best_index: direction = (self.monkeys[best_index] - self.monkeys[i]) new_monkey = self.monkeys[i] + self.step_size * np.random.uniform(0, 1) * direction new_monkey = np.clip(new_monkey, self.bounds[0], self.bounds[1]) new_fitness = rosenbrock(new_monkey) if new_fitness < self.fitness[i]: self.monkeys[i] = new_monkey self.fitness[i] = new_fitness # 迁移行为 def migrate(self, migrate_rate=0.2): n_migrate = int(self.n_monkeys * migrate_rate) migrate_indices = np.random.choice(self.n_monkeys, n_migrate, replace=False) self.monkeys[migrate_indices] = np.random.uniform(self.bounds[0], self.bounds[1], (n_migrate, self.n_dimensions)) self.fitness[migrate_indices] = np.array([rosenbrock(monkey) for monkey in self.monkeys[migrate_indices]]) # 运行算法 def run(self): for _ in range(self.max_iter): self.climb() self.watch() self.migrate() current_best_index = np.argmin(self.fitness) if self.fitness[current_best_index] < self.best_fitness: self.best_fitness = self.fitness[current_best_index] self.best_monkey = self.monkeys[current_best_index] return self.best_monkey, self.best_fitness # 参数设置 n_dimensions = 2 n_monkeys = 50 max_iter = 100 step_size = 0.1 bounds = [-5, 5] # 创建并运行算法 ma = MonkeyAlgorithm(n_dimensions, n_monkeys, max_iter, step_size, bounds) best_solution, best_value = ma.run() print(f"Best solution: {best_solution}, Best value: {best_value}") ``` ### 代码解释： 1. **目标函数**：使用 Rosenbrock 函数作为示例目标函数，可根据实际需求替换。 2. **猴群算法类**：包含初始化、攀爬、观望、迁移和运行方法。 3. **攀爬行为**：在当前位置附近小步长探索邻域。 4. **观望行为**：猴子观察群体中最优个体并向其方向移动。 5. **迁移行为**：随机更换部分个体位置，增加种群多样性。 6. **运行算法**：循环执行攀爬、观望和迁移行为，更新最优解。 ### 注意事项： - 代码中的参数（如猴子数量、最大迭代次数、步长等）可根据具体问题进行调整。 - 目标函数可根据实际需求进行修改。