写一段自适应步长的细菌觅食算法的代码

由于细菌觅食算法的自适应步长是与每个细菌个体的运动速度和环境中食物度的变化有关的，因此，需要在算法的迭代过程中动态地更新每个细菌个体的步长。下面是一段简单的代码实现：

// 定义细菌个体类
class Bacteria {
public:
    double x;  // 细菌个体的位置坐标
    double y;
    double speed;  // 细菌个体的运动速度
    double step_size;  // 细菌个体的步长
};

// 定义细菌觅食算法类
class BFOA {
public:
    vector<Bacteria> population;  // 细菌种群
    double min_food_conc;  // 环境中的最小食物浓度
    double max_food_conc;  // 环境中的最大食物浓度
    double step_size_min;  // 步长的最小值
    double step_size_max;  // 步长的最大值
    double step_size_dec;  // 步长的减小量

    // 构造函数
    BFOA(double min_fc, double max_fc, double ss_min, double ss_max, double ss_dec) {
        min_food_conc = min_fc;
        max_food_conc = max_fc;
        step_size_min = ss_min;
        step_size_max = ss_max;
        step_size_dec = ss_dec;
    }

    // 初始化细菌种群
    void init_population(int size) {
        population.resize(size);
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            population[i].x = rand() % 100;
            population[i].y = rand() % 100;
            population[i].speed = 1;
            population[i].step_size = (step_size_min + step_size_max) / 2;
        }
    }

    // 更新每个细菌个体的位置
    void update_positions() {
        for (int i = 0; i < population.size(); i++) {
            double r1 = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
            double r2 = rand() / (RAND_MAX + 1.0);
            double delta_x = population[i].speed * cos(2 * M_PI * r1) * population[i].step_size;
            double delta_y = population[i].speed * sin(2 * M_PI * r1) * population[i].step_size;
            population[i].x += delta_x;
            population[i].y += delta_y;
            population[i].step_size *= exp(step_size_dec * r2);
            if (population[i].step_size < step_size_min) {
                population[i].step_size = step_size_min;
            } else if (population[i].step_size > step_size_max) {
                population[i].step_size = step_size_max;
            }
        }
    }

    // 计算每个细菌个体的适应度值
    void evaluate_fitness() {
        for (int i = 0; i < population.size(); i++) {
            double food_conc = get_food_concentration(population[i].x, population[i].y);
            double fitness = (food_conc - min_food_conc) / (max_food_conc - min_food_conc);
            population[i].fitness = fitness;
        }
    }

    // 获取指定位置的食物浓度
    double get_food_concentration(double x, double y) {
        // TODO: 根据实际问题定义食物浓度函数
        return 0;
    }
};

// 使用示例
BFOA bfoa(0, 100, 0.1, 1, 0.1);  // 创建算法实例
bfoa.init_population(10);  // 初始化种群
for (int i = 0; i < 100; i++) {  // 迭代100次
    bfoa.update_positions();  // 更新位置和步长
    bfoa.evaluate_fitness();  // 计算适应度值
    // TODO: 根据适应度值执行算法的其他操作，如选择、交叉、变异等
}