写一段蜣螂优化算法的生成器和鉴别器的代码

以下是一个简单的蜣螂优化算法生成器和鉴别器的 Python 代码实现：

import numpy as np

# 生成器
def generator(input_size, output_size, hidden_size, num_layers):
    model = []
    model.append(('input', input_size))
    for i in range(num_layers):
        if i == 0:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), hidden_size))
            model.append(('relu{}'.format(i+1), None))
        elif i == num_layers - 1:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), output_size))
            model.append(('tanh{}'.format(i+1), None))
        else:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), hidden_size))
            model.append(('relu{}'.format(i+1), None))
    return model

# 鉴别器
def discriminator(input_size, output_size, hidden_size, num_layers):
    model = []
    model.append(('input', input_size))
    for i in range(num_layers):
        if i == 0:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), hidden_size))
            model.append(('leakyrelu{}'.format(i+1), 0.2))
        elif i == num_layers - 1:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), output_size))
            model.append(('sigmoid{}'.format(i+1), None))
        else:
            model.append(('fc{}'.format(i+1), hidden_size))
            model.append(('leakyrelu{}'.format(i+1), 0.2))
    return model

在上面的代码中，生成器和鉴别器都被表示为一系列层的列表。每个层由一个名称和一个参数（例如输入大小、输出大小、激活函数等）组成。在生成器中，我们使用全连接层和 ReLU 激活函数来生成数据。而在鉴别器中，我们使用全连接层和 LeakyReLU 激活函数来对数据进行分类。

注意，这只是简单的示例代码。实际应用中，您可能需要对模型进行更复杂的设计。