best_cost, best_position = pso(objective, lb, ub, swarmsize=100, maxiter=200, debug=True)的best_position是numpy.float64是为什么 ，怎么修改

`best_cost` 和 `best_position` 在这个上下文中看起来像是在描述一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法的函数。PSO是一种模拟鸟群觅食行为的搜索算法，用于寻找某个复杂问题的最优解。`objective` 可能是一个目标函数，`lb` 和 `ub` 是问题的下界和上界，限制了搜索范围；`swarmsize` 是粒子的数量，`maxiter` 是最大迭代次数，而 `debug` 则表示是否启用调试模式。

`best_position` 被赋值为 `numpy.float64` 类型是因为在这个算法中，每个粒子的位置通常是连续的数值，通常需要高精度浮点数来存储。`numpy.float64` 是双精度浮点类型，能够提供足够的精度来处理可能出现的微小变化。

如果你想要改变数据类型的存储，你可以考虑以下几种情况：

1. **更改返回类型**：如果性能不是关键因素，可以直接将 `best_position` 的类型从 `numpy.float64` 更改为 `float` 或者 `int`，这取决于实际需求。

best_position = float(particle.position)

2. **转换数据**：在使用 `best_position` 之前将其转换为另一种类型。例如，如果你只关心整数解，可以先做四舍五入。

best_position = int(round(best_position))

3. **设置初始数据类型**：在传入函数参数时，就指定 `position` 参数的数据类型。

pso(objective, lb, ub, swarmsize=100, maxiter=200, debug=True, position_type=float)

不过请注意，这类改动可能会导致丢失精度或者增加内存消耗，所以要在满足功能需求的前提下权衡。