改进果蝇优化算法python代码

1.改进的地方

改进的部分：

• 使用动态调整的步长，可以提高算法的收敛速度。
• 引入惯性权重，可以帮助算法跳出局部最优解，提高全局搜索能力。

2.代码

import numpy as np

# 目标函数，这里是一个示例函数
def objective_function(x):
    return np.sum(np.square(x))

# 改进的果蝇优化算法
def fruit_fly_optimization(function, num_fly=50, max_iteration=1000, alpha=0.1, beta=0.2, gamma=1.0, delta=0.1):
    # 初始化
    num_variables = function.__code__.co_argcount # 函数参数的个数
    min_bounds, max_bounds = -5.0, 5.0 # 变量的取值范围
    positions = np.random.uniform(low=min_bounds, high=max_bounds, size=(num_fly, num_variables)) # 果蝇的初始位置
    fitness_values = np.apply_along_axis(function, 1, positions) # 计算初始位置的适应值
    best_position = positions[np.argmin(fitness_values)] # 全局最优位置
    best_fitness_value = fitness_values.min() # 全局最优适应值
    fly_velocity = np.zeros((num_fly, num_variables)) # 果蝇的初始速度
    inertia_weight = 0.9 # 惯性权重的初始值