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lb) * (alpha ** 2) return population, theta def opposition_based_learning(population, lb, ub): opposite_pop lb ub - population return opposite_pop def levy_flight(dim, beta1.5): sigma_u (np.math.gamma(1beta)*np.sin(np.pi*beta/2)/(np.math.gamma((1beta)/2)*beta*2**((beta-1)/2)))**(1/beta) u np.random.randn(dim) * sigma_u v np.random.randn(dim) step u / (np.abs(v) ** (1/beta)) return step def kapur_entropy(image, thresholds): hist, _ np.histogram(image.flatten(), bins256, range(0,256), densityTrue) hist hist 1e-10 thresholds np.sort(np.concatenate([[0], thresholds, [255]])) entropy 0 for i in range(len(thresholds)-1): start, end int(thresholds[i]), int(thresholds[i1]) region_hist hist[start:end] region_sum np.sum(region_hist) if region_sum 0: normalized region_hist / region_sum entropy - np.sum(normalized * np.log(normalized 1e-10)) return entropy def quantum_rotation_gate(theta, delta_theta): new_theta theta delta_theta new_theta np.clip(new_theta, 0, np.pi/2) return new_theta def differential_rotation_angle(current, best, rand1, rand2, F0.5): delta F * (best - current) F * (rand1 - rand2) return delta * 0.1 def update_flames(sorted_pop, iteration, max_iter, initial_flames): flame_no int(np.round(initial_flames - iteration * (initial_flames - 1) / max_iter)) return max(flame_no, 1) def moth_flame_optimization(fitness_func, dim, lb, ub, pop_size30, max_iter100): population, theta initialize_population_quantum(pop_size, dim, lb, ub) opposite_pop opposition_based_learning(population, lb, ub) combined np.vstack([population, opposite_pop]) fitness_combined np.array([fitness_func(ind) for ind in combined]) indices np.argsort(fitness_combined)[::-1] population combined[indices[:pop_size]] fitness fitness_combined[indices[:pop_size]] flames population.copy() flame_fitness fitness.copy() best_solution flames[0].copy() best_fitness flame_fitness[0] convergence [] for t in range(max_iter): flame_no update_flames(flames, t, max_iter, pop_size) a -1 t * (-1) / max_iter for i in range(pop_size): for j in range(dim): if i flame_no: distance np.abs(flames[i, j] - population[i, j]) b 1 rand_t (a - 1) * np.random.rand() 1 population[i, j] distance * np.exp(b * rand_t) * np.cos(2 * np.pi * rand_t) flames[i, j] else: distance np.abs(flames[flame_no-1, j] - population[i, j]) b 1 rand_t (a - 1) * np.random.rand() 1 population[i, j] distance * np.exp(b * rand_t) * np.cos(2 * np.pi * rand_t) flames[flame_no-1, j] if np.random.rand() 0.1: population[i] levy_flight(dim) * 0.01 * (ub - lb) population[i] np.clip(population[i], lb, ub) fitness[i] fitness_func(population[i]) combined_flames np.vstack([flames[:flame_no], population]) combined_fitness np.concatenate([flame_fitness[:flame_no], fitness]) sorted_idx np.argsort(combined_fitness)[::-1] flames combined_flames[sorted_idx[:pop_size]] flame_fitness combined_fitness[sorted_idx[:pop_size]] if flame_fitness[0] best_fitness: best_fitness flame_fitness[0] best_solution flames[0].copy() convergence.append(best_fitness) return best_solution, best_fitness, convergence def kmeans_clustering(data, centers): distances cdist(data, centers) labels np.argmin(distances, axis1) return labels def clustering_fitness(centers, data, k): centers centers.reshape(k, -1) labels kmeans_clustering(data, centers) intra_dist 0 for i in range(k): cluster_points data[labels i] if len(cluster_points) 0: intra_dist np.sum((cluster_points - centers[i])**2) return -intra_dist if __name__ __main__: np.random.seed(42) data np.random.randn(200, 2) k 3 dim k * 2 lb, ub data.min() - 1, data.max() 1 fitness_func lambda x: clustering_fitness(x, data, k) best_centers, best_fit, conv moth_flame_optimization(fitness_func, dim, lb, ub, pop_size30, max_iter50) print(fBest fitness: {best_fit}) print(fCluster centers: {best_centers.reshape(k, -1)})如有问题可以直接沟通