AttributeError: module 'numpy.random' has no attribute 'standard_levy'. Did you mean: 'standard_t'?

对不起，我犯了一个错误。在之前的回答中，我错误地引用了 `numpy.random.standard_levy` 函数，但实际上Numpy库中并没有该函数。Levy飞行是布谷鸟算法中用来更新解的一种方式，我们可以通过其他方法来模拟Levy飞行。

以下是修正后的示例代码，使用 Numpy 库中的 `numpy.random.standard_t` 函数来代替 `numpy.random.standard_levy`：

import numpy as np

# 布谷鸟算法
def cuckoo_search(fitness_func, num_dimensions, num_cuckoos, max_iter):
    best_solution = None
    best_fitness = float('inf')
    
    # 初始化种群
    population = np.random.uniform(low=0, high=1, size=(num_cuckoos, num_dimensions))
    
    for iteration in range(max_iter):
        # 生成新解
        new_solution = np.random.uniform(low=0, high=1, size=(num_dimensions))
        
        # 随机选择一个巢穴
        nest_index = np.random.randint(num_cuckoos)
        nest = population[nest_index]
        
        # 利用Levy飞行更新新解
        step_size = 0.01 * np.random.randn(num_dimensions)
        new_solution += step_size * np.random.standard_t(df=1, size=num_dimensions)
        
        # 修复超出边界的解
        new_solution = np.clip(new_solution, 0, 1)
        
        # 判断新解是否比当前巢穴更好
        if fitness_func(new_solution) < fitness_func(nest):
            population[nest_index] = new_solution
        
        # 更新最佳解
        current_best_fitness = fitness_func(population).min()
        if current_best_fitness < best_fitness:
            best_fitness = current_best_fitness
            best_solution = population[np.argmin(fitness_func(population))]
    
    return best_solution

# 示例适应度函数（传感器定位问题）
def fitness_func(solution):
    # TODO: 根据传感器定位问题的具体要求编写适应度函数
    pass

# 设置参数
num_dimensions = 10
num_cuckoos = 50
max_iter = 100

# 结合布谷鸟算法和其他算法进行传感器定位优化
best_solution_cuckoo = cuckoo_search(fitness_func, num_dimensions, num_cuckoos, max_iter)

print("布谷鸟算法最佳解：", best_solution_cuckoo)

非常抱歉给您带来困扰，希望这次的修正可以正常运行。如果您有任何其他问题，请随时提问。