Python优化算法06——人工鱼群算法

 参考文档链接:scikit-opt


本章继续Python的优化算法系列。

优化算法,尤其是启发式的仿生智能算法在最近很火,它适用于解决管理学,运筹学,统计学里面的一些优化问题。比如线性规划,整数规划,动态规划,非线性约束规划,甚至是超参数搜索等等方向的问题。

但是一般的优化算法还是matlab里面用的多,Python相关代码较少。博主在参考了很多文章的代码和模块之后,决定学习 scikit-opt   这个模块。这个优化算法模块对新手很友好,代码简洁,上手简单。而且代码和官方文档是中国人写的,还有很多案例,学起来就没什么压力...

缺点是包装的算法种类目前还不算多,只有七种:(差分进化算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫优化算法)      /(其实已经够用了)

本次带来的是 蚁群算法和免疫优化算法的使用演示。数学原理就不多说了。由于这个包里面好像目前只有解决商旅问题的版本。使用本次使用这两个算法解决商旅问题。


首先安装模块,在cmd里面或者anaconda prompt里面输入:

pip install scikit-opt

这个包很小,很快就能装好。


人工鱼群算法解决函数优化问题

定义要优化的目标函数

def func(x):
    x1, x2 = x
    return 1 / x1 ** 2 + x1 ** 2 + 1 / x2 ** 2 + x2 ** 2

调用AFSA求解

from sko.AFSA import AFSA

afsa = AFSA(func, n_dim=2, size_pop=50, max_iter=300,
            max_try_num=100, step=0.5, visual=0.3,
            q=0.98, delta=0.5)
best_x, best_y = afsa.run()
print(best_x, best_y)


 参数说明

输入参数

输出参数

 

 


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