基本果蝇优化算法的Python实现
基于果蝇优化算法的最短路径路由优化
山东农业大学学报(自然科学版),2016,47(6):932-935VOL.47NO.62016Journal of Shandong Agricultural University (Natural Science Edition )doi:10.3969/j.issn.1000-2324.2016.06.024数字优先出版:2016-12-22基于果蝇优化算法的最短路径路由优化左岑重庆电子工程职业学院,重庆401331摘要:针对传统算法无法高效地解决网络路由最优化选择的问题，将FOA 算法引入最短路径路由优化问题，应用FOA 算法的快速寻优能力，在保证路径最短和能耗最低的情况下，实现路由路径的最优化选择。
选择死亡节点数目、网络能耗和端到端时延三个指标作为路由优化结果的评价指标，实验结果表明，本文算法均优于改进算法和经典算法，效果较好，可以进一步进行推广和应用。
关键词:果蝇优化算法;最短路径;路由算法;网络模型中图法分类号:TP391.1文献标识码:A 文章编号:1000-2324(2016)06-0932-04The Route Optimization of the Shortest Path with Fruit Fly Optimization AlgorithmZUO CenChongqing College of Electronic Engineering,Chongqing 401331,ChinaAbstract:For traditional algorithms cannot efficiently solve network routing optimization problem,the FOA algorithm is introduced into the shortest path routing optimization problem,FOA algorithm is applied to the rapid searching ability,in ensuring the shortest path and minimum energy consumption situation,the optimal routing path choice.Death number of nodes and the network energy consumption and the end to end delay three indicators as the routing optimization,the evaluation index selection.Experimental results show that the proposed algorithm is better than those of the improved algorithm and the classical algorithm,the effect is better,thus proving the validity and reliability of the algorithm for further promotion and application.Keywords:Fruit Fly Optimization Algorithm;Shortest Path;Router Algorithm;Network Model随着计算机技术和网络技术的发展，尤其是移动Adhoc 网络和Internet 互联网络的极速发展，路由优化成为通信网络和计算机网络领域的重要研究课题。
果蝇优化算法原理
果蝇优化算法原理果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇觅食行为的优化算法。
该算法模拟了果蝇在寻找食物时的觅食策略，通过不断地迭代更新食物位置，以找到最优解。
FOA在求解复杂问题方面具有一定的优势，下面将对其原理进行详细介绍。
1. 算法初始化FOA的第一步是进行算法的初始化。
初始化过程中需要确定果蝇的数量、迭代次数、食物位置等参数。
具体步骤如下：（1）确定果蝇的数量：根据问题的复杂程度和规模，确定果蝇的数量。
较大的果蝇数量可以增加搜索空间，提高算法的收敛性。
（2）确定迭代次数：决定算法的收敛速度和效果。
通常情况下，迭代次数越多，算法的寻优效果越好。
（3）确定食物位置：根据问题的特性和约束条件，合理设定食物位置的初始值。
2. 果蝇的搜索行为果蝇在搜索食物时有两种行为模式：移动行为和调整行为。
具体介绍如下：（1）移动行为：果蝇根据当前的食物浓度决定自己的移动方向。
食物浓度高的地方，果蝇趋向于向该方向移动；反之，则向浓度低的地方移动。
（2）调整行为：当果蝇移动到新的位置后，会根据当前位置的食物浓度对其进行调整。
如果新位置的食物浓度优于原来的位置，则果蝇会调整自己的位置为新位置；否则保持不变。
3. 食物位置更新果蝇在搜索过程中通过更新食物位置来优化解的质量。
具体步骤如下：（1）随机选择一只果蝇：随机选择一只果蝇作为食物位置的更新对象。
（2）确定更新范围：根据问题的约束条件，确定食物位置的更新范围。
该范围内的随机变化有助于搜索更广的解空间。
（3）更新食物位置：将当前位置的食物浓度作为目标函数值，通过随机变化的方式更新食物位置。
如果新位置的目标函数值优于原来的位置，则更新为新位置；否则保持不变。
4. 确定最优解FOA通过迭代过程逐渐接近最优解，最终确定最优解的过程如下：（1）记录最优解：在每次更新食物位置时，记录当前最优的解。
具体的选择策略可以根据问题的特性和优化目标进行确定。
修正浓度与适应步长的果蝇优化算法
修正浓度与适应步长的果蝇优化算法信成涛;邹海【摘要】基本果蝇优化算法在寻优求解时浓度值只能为正,无法对浓度为负时达到最优的问题进行寻优.另外基本果蝇算法在寻优求解时,步长是随机的,这就容易使算法早熟,陷入局部最优解,算法的求解精度也不高.针对基本果蝇算法的这些问题,提出了一种修正浓度与适应步长的果蝇优化算法.该算法对果蝇得到的浓度值进行了修正,使味道浓度分布在整个正负寻优区间.在迭代时,充分利用果蝇群体已经进行的全局影响因素,对果蝇个体的搜寻距离进行适应性改变.为了验证该算法的效果,选用了几个常用的测试函数对该算法进行实验验证,结果表明,该算法不仅可以有效避免陷入局部最优,在寻优精度上也有一定提升.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)007【总页数】6页(P48-52,187)【关键词】果蝇优化算法;修正浓度;适应步长;局部最优;寻优精度【作者】信成涛;邹海【作者单位】安徽大学计算机科学与技术学院,合肥 230601;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）是由台湾学者潘文超于2011年提出的一种新型的演化式与基于群体智能的寻优算法[1-2]。
该算法受到果蝇觅食行为的启发，是对动物群体寻优的一种模拟[3-5]。
该算法实现简单，一经提出就得到了学术界的广泛关注，并在多个领域得到了应用[6-8]。
由于是新提出的算法，在某些方面还存在一定的缺陷，比如在易陷入局部最优和寻优精度不高[9-10]。
近年来，很多学者对该算法进行了一定的研究，被SCI收录的一种改进的果蝇优化算法（MFOA），提出将果蝇群体划分为相同数量的一些子群体并改变其估价函数，提高了种群多样性，使寻优结果得到了一定的提升，但无法求解浓度值为负时达到最优解的问题[11]；马巧梅等对味道浓度也进行修正，为了解决高维函数间维间互扰问题，在迭代过程中采取逐维扰动的方法并加入了收敛判断因子，但该算法的有效性需进一步的提高[12]；丁国绅等提出的V-FOA在迭代过程中将全局最优值的变化率纳入了权值的考虑范围，得到了很好的收敛速度和收敛精度，但在多维函数的寻优求解中得到的结果不是太理想[13]；桂龙等提出的改进步长与策略的果蝇优化算法（CCSFOA），该算法根据历史最优值的差值作为改变步长的依据，平衡了种群的全局与局部搜索的能力，但该算法的运行效率不高[14]。
蜣螂算法 python代码
蜣螂算法 python代码蜣螂优化算法（DBO）是一种基于模仿蜣螂行为的优化算法，以下是一个使用Python 实现蜣螂算法的示例代码：```pythonimport numpy as npimport randomclass DBO:def __init__(self, func, dim, size, iter_num, lb, ub):self.func = func # 待优化的目标函数self.dim = dim # 变量的维度self.size = size # 种群大小self.iter_num = iter_num # 迭代次数self.lb = lb # 变量的下界self.ub = ub # 变量的上界self.best_x = None # 最优解self.best_f = np.inf # 最优解对应的函数值self.swarm = np.random.uniform(low=self.lb, high=self.ub, size=(self.size, self.dim)) # 初始化种群self.fitness = np.array((self.func(x) for x in self.swarm)) # 计算种群适应度def optimize(self):for i in range(self.iter_num):for j in range(self.size):# 选择一个随机的蜣螂k = random.randint(0, self.size - 1)while k == j:k = random.randint(0, self.size - 1)# 计算新位置new_x = self.swarm[j] + np.random.uniform() * (self.swarm[j] - self.swarm[k])# 边界处理new_x = np.clip(new_x, self.lb, self.ub)# 计算新适应度new_f = self.func(new_x)# 更新最优解if new_f < self.best_f:self.best_x = new_xself.best_f = new_f# 更新种。
基于指数函数步长的果蝇优化算法
基于指数函数步长的果蝇优化算法作者：吴易轩邓艳廖淑珍苏相琴来源：《广西广播电视大学学报》2020年第04期[摘要]为了解决基本果蝇优化算法收敛速度慢、收敛精度低的问题，文章探讨基于指数函数步长的果蝇优化算法，该优化算法根据随机变化的搜索步长，设计指数函数自适应步长来代替原来的随机步长，基于7个基准函数D=30的测试，分析和比较新改进算法的迭代速度和搜索精度。
实验结果表明，该算法具有更快、更稳定的搜索速度和更高的搜索精度，能够快速增加种群，解决种群多样性差的问题，并得到全局最优解。
[关键词]指数函数;果蝇优化算法;寻优步长[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1008-7656（2020）04-0022-06引言群智能优化算法是近年来出现的一种优化方法。
众所周知，求解各种特征优化问题的算法可以分为不同的类别。
具有自然进化思想的启发式算法（Heuristic Algorithms）[1]在国内外学术界掀起了研究热潮。
群体智能优化算法是模拟自然生物、人类社会等各种生物群体行为的结果。
充分利用信息与合作，实现个体群体之间的优化目标。
该算法原理具有结构简单、实现容易、效率高的特点。
如遗传算法（Genetic Algorithm，GA）[2]、粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）[3-4]、蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）[5]、蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）[6]等。
目前，群体智能优化算法作为一种基于群体智能的新型启发式算法，已应用于工程设计与制造、网络通信、自动控制、资源配置、远程教育等领域。
果蝇优化算法（Fruit fly Optimization Algorithm， FOA）[7-8]是学者潘文超在2011年提出的一种基于果蝇觅食行为的新型全局优化进化算法。
与其他优化算法相比，果蝇优化算法具有算法简单、参数少、易于调整和优化精度高等优点。
以果蝇算法为主的群智能算法优化研究
以果蝇算法为主的群智能算法优化研究摘要：果蝇算法是一种群智能算法，通过仿照果蝇的觅食方式来实现全局优化，由模拟果蝇群体通过视觉、嗅觉和群体之间的相互竞争和合作而搜寻食物的过程，在很多领域发挥了巨大作用。
果蝇（FOA）算法和粒子群（PSO）算法、遗传（GA）算法相对比，有计算量小、计算速度快、精度较高的优势，参数容易调节，算法流程相对容易，可以实现高效率的理解仿真，迅速的收敛速率和较强的寻优功能也成为了它非常大的优势。
关键词：果蝇算法；优化；群智能1.引言群智能（Swarm）算法是在模仿群居动物协同达成任务的基础上产生的，一般用来处理各类复杂问题，模拟人类思维变化的社会行为是群智能探究学习的下一步任务。
人们的行为和思想等在任何时候都会由于彼此之间的影响从而变的很相似，这些就导致了道德规范及文化和形成。
与果蝇、鸟群的“思想碰撞”不同，人类的两种思想交汇于一处称之为“认同”或“一致”，如某个人的思想共同认知空间里的一点，那应该尽力接近它，相反则应疏远它，因此就形成了我们的社会共识：道德规范和习俗等。
Beni、Hackwood等最早研究并提出了群智能（Swarm），他们提出的的概念只是针对于机器人系统而言的。
随着蚁群算法等的相继诞生，Holland发现了复杂适应系统，群智能思想就此诞生。
2001年，Kennedy等总结了群智能算法和理论，他们认为Bonabeau等定义中“主体”的特殊性和自治性是很多群体没有的，它会严重阻碍群智能的大力推广和发展。
现如今，学术界仍然在讨论群智能的定义，很多理论还不是很成熟，但它拥有处理复杂系统的能力，这使得更多的专家们开始研究群智能理论。
学者们对于群智能的学习和研究渐入佳境，随着群智能相关研究的进展，它在各领域都起到了非常大的的作用。
群智能算法仅用到一些基本的数学方法理论，易于实现，计算也简单，一般的CPU和内存就可以处理数据。
此外，群智能比传统演化计算技术有明显优势：更强的鲁棒性、系统的扩充性、能够充分利用多处理器等。
果蝇优化算法 原理
果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm）1. 引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，简称FOA）是一种基于自然界果蝇行为的启发式优化算法。
该算法模拟了果蝇在食物搜索过程中的行为，通过不断迭代和适应性调整来求解问题的最优解。
FOA算法具有较好的全局搜索能力和收敛性能，在多种问题领域都取得了良好的效果。
本文将详细介绍FOA算法的基本原理，包括问题建模、算法流程、关键步骤以及参数设置等内容。
2. 问题建模FOA算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、参数寻优等。
首先我们需要将具体问题转化为一个数学模型，即定义目标函数和约束条件。
以函数优化为例，假设我们要求解一个连续型函数f(x)，其中x是决策变量。
我们的目标是找到使得目标函数取得最小值或最大值的决策变量值。
3. 算法流程FOA算法主要包含以下几个步骤：初始化种群、计算适应度、选择果蝇、更新位置和速度。
步骤1：初始化种群首先，我们需要初始化一定数量的果蝇个体作为初始种群。
每个果蝇个体都具有一组决策变量值，表示在问题空间中的一个解。
这些决策变量值可以随机生成，也可以根据问题的特点进行合理选择。
步骤2：计算适应度对于每个果蝇个体，我们需要计算其适应度值。
适应度值反映了该个体在问题空间中的优劣程度。
通常情况下，适应度值越高表示个体越优秀。
步骤3：选择果蝇根据计算得到的适应度值，我们需要选择一些优秀的果蝇个体作为下一轮迭代的父代。
常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
步骤4：更新位置和速度对于选中的父代果蝇个体，我们需要更新它们的位置和速度。
位置更新是通过当前位置加上速度得到的，速度更新则是通过当前速度加上一定变化量得到的。
这里需要注意控制位置和速度变化范围，避免过大或过小。
步骤5：终止条件判断在每次迭代后，我们需要判断是否满足终止条件。
终止条件可以是达到一定的迭代次数、目标函数值不再变化或适应度值不再改善等。
《果蝇优化算法及其应用研究》
《果蝇优化算法及其应用研究》篇一一、引言果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FFOA）是一种基于生物行为的优化算法，其灵感来源于果蝇在寻找食物过程中的行为。
该算法通过模拟果蝇的觅食行为，实现全局搜索和局部搜索的有机结合，从而在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。
本文将对果蝇优化算法的原理、实现方法及其应用进行研究，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、果蝇优化算法原理果蝇优化算法的核心思想是模拟果蝇在寻找食物过程中的行为。
果蝇通过嗅觉和视觉等感知方式，寻找气味浓度高且距离近的食物源。
在寻找过程中，果蝇会不断调整飞行方向和速度，以最快速度到达食物源。
果蝇优化算法借鉴了这一行为，通过迭代搜索和优化，寻找问题的最优解。
具体而言，果蝇优化算法将问题的解空间视为果蝇的搜索空间，将问题的目标函数视为食物源的吸引力。
算法通过初始化一群果蝇，让它们在解空间中随机搜索。
在每次迭代中，果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，以寻找更好的食物源。
当找到更优解时，算法会更新解的空间和目标函数的信息，继续进行下一轮迭代搜索。
三、果蝇优化算法的实现方法果蝇优化算法的实现主要包括以下几个步骤：1. 初始化果蝇群体：在解空间中随机生成一定数量的果蝇，每个果蝇代表一个解。
2. 评估解的质量：根据目标函数计算每个解的质量（即食物源的吸引力）。
3. 搜索过程：果蝇根据自身的搜索经验和周围果蝇的反馈信息，调整搜索方向和步长，进行全局和局部搜索。
4. 更新解的信息：当找到更优解时，更新解的空间和目标函数的信息。
5. 迭代过程：重复步骤2-4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的质量达到预设阈值）。
四、果蝇优化算法的应用果蝇优化算法具有广泛的适用性，可以应用于许多领域。
以下是几个典型的应用案例：1. 函数优化：果蝇优化算法可以用于求解各种函数的最优解，如单峰函数、多峰函数等。
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基本果蝇优化算法的Python实现测试函数为：f(x)=3−x2
#coding=utf-8
import random
print "这是一个用果蝇优化算法进行测试函数优化的程序"
print "该测试函数的精确最优解为 3"
#随机初始果蝇群体位置
x_init=10.0*random.random()
y_init=10.0*random.random()
#print(x_init,y_init)
maxgen=500 #迭代次数
sizepop=20 #种群规模
x=range(sizepop+1);y=range(sizepop+1)
D=range(sizepop+1);S=range(sizepop+1)
Smell=range(sizepop+1)
yy=range(maxgen+1)
X_best=range(maxgen+1);Y_best=range(maxgen+1)
#果蝇寻优开始，利用嗅觉寻找食物
for i in range(sizepop+1):
x[i]=x_init+2*random.random()-1
y[i]=y_init+2*random.random()-1
#由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)
# ，再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数
D[i]=(x[i]**2+y[i]**2)**(0.5)
S[i]=1/D[i];Smell[i]=3-S[i]**2
#找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)
bestSmell=max(Smell)
bestindex=Smell.index(bestSmell)
#保留最佳味道浓度值与x、y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去。
x_init=x[bestindex];y_init=y[bestindex];
Smellbest=bestSmell
#果蝇迭代寻优开始
for g in range(maxgen+1):
#附与果蝇个体利用嗅觉搜寻食物之随机方向与距离
for i in range(sizepop):
x[i]=x_init+2*random.random()-1
y[i]=y_init+2*random.random()-1
#由于无法得知食物位置，因此先估计与原点之距离(Dist)，
# 再计算味道浓度判定值(S)，此值为距离之倒数
D[i]=(x[i]**2+y[i]**2)**(0.5)
S[i]=1/D[i]
#判定值(S)代入判定函数以求出该果蝇位置的味道浓度(Smelli)
Smell[i]=3-S[i]**2
#找出此果蝇群体的中味道浓度最高的果蝇(求极大值)
bestSmell=max(Smell)
bestindex=Smell.index(bestSmell)
#判断味道浓度是否优于前一迭代味道浓度，
# 若是则保留最佳味道浓度值与x、y坐标，此时果蝇群体利用视觉往该位置飞去。
if bestSmell>Smellbest:
x_init=x[bestindex];y_init=y[bestindex]
Smellbest=bestSmell
#每代最优Smell值纪录到yy数组中，并记录最优迭代坐标
yy[g]=Smellbest
X_best[g]=x_init;Y_best[g]=y_init
print("")
print "经过果蝇算法优化后的最优结果："
print Smellbest。