文章编号：14308 / 更新时间：2025-01-04 09:12:33 / 浏览：次

龙卷风优化 (TFO) 是一种基于自然现象龙卷风的元启发式算法。它模仿了龙卷风在自然界中形成和移动的方式，以解决复杂优化问题。

TFO 算法步骤

1. 初始化龙卷风群，每个龙卷风由一组候选解组成。
2. 计算每个龙卷风的适应度，即解的质量。
3. 选择适应度最高的龙卷风作为领导龙卷风as np import randomclass TFO:def __init__(self, population_size, max_iterations, problem):self.population_size = population_sizeself.max_iterations = max_iterationsself.problem = problem初始化龙卷风群self.tornadoes = []for i in range(population_size):tornado = self.create_tornado()self.tornadoes.Append(tornado)def create_tornado(self):随机初始化候选解solution = np.random.rand(self.problem.num_variables)计算候选解的适应度fitness = self.problem.evaluate(solution)创建龙卷风tornado = {"solution": solution,"fitness": fitness}return tornadodef update_tornadoes(self):选择领导龙卷风leader = self.select_leader()更新龙卷风群的位置for tornado in self.tornadoes:根据领导龙卷风的位置和强度更新位置tornado["solution"] += (tornado["solution"] - leader["solution"]) np.random.rand()计算候选解的适应度tornado["fitness"] = self.problem.evaluate(tornado["solution"])随机移动龙卷风if random.random() < 0.1:tornado["solution"] += np.random.rand(self.problem.num_variables)def select_leader(self):根据适应度选择领导龙卷风leader = max(self.tornadoes, key=lambda x: x["fitness"])return leaderdef crossover(self, p1, p2):交叉两个候选解child = np.zeros(self.problem.num_variables)for i in range(self.problem.num_variables):if random.random() < 0.5:child[i] = p1[i]else:child[i] = p2[i]return childdef mutate(self, solution):变异候选TFO 解决现实世界中的优化问题。

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