蚁狮优化算法python

蚁狮优化算法是一种基于蚁群算法和狮子算法的混合优化算法，主要用于解决复杂的非线性优化问题。在Python中，可以使用一些第三方库来实现蚁狮优化算法，比如PySwarm和Optunity等。

下面是一个使用PySwarm实现蚁狮优化算法的示例代码：

import numpy as np
from pyswarm import pso

def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

lb = [-10, -10]
ub = [10,10]

xopt, fopt = pso(objective, lb, ub)

print("xopt: ", xopt)
print("fopt: ", fopt)

在上面的代码中，我们定义了一个目标函数`objective`，然后使用`pso`函数来进行蚁狮优化算法的求解。`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界。最后，我们输出了最优解`xopt`和最优值`fopt`。