自适应布谷鸟算法代码

自适应布谷鸟算法（Adaptive Cuckoo Search Algorithm）是一种基于布谷鸟搜索算法的优化算法，用于解决优化问题。下面是一个简单的自适应布谷鸟算法的伪代码示例：

1. 初始化种群数量n，每个个体的维度d，最大迭代次数max_iter
2. 初始化种群pop，每个个体的位置和适应度
3. 初始化全局最优解best_solution和最优适应度best_fitness
4. 初始化步长参数step_size
5. 初始化迭代次数iter_count为0
6. while iter_count < max_iter do
7.     for each individual in pop do
8.         生成新解new_solution = individual.position + step_size * levy_flight()
9.         修复新解的越界问题
10.        计算新解的适应度new_fitness
11.        if new_fitness > individual.fitness then
12.            individual.position = new_solution
13.            individual.fitness = new_fitness
14.            if new_fitness > best_fitness then
15.                best_solution = new_solution
16.                best_fitness = new_fitness
17.        end if
18.    end for
19.    更新步长参数step_size
20.    更新迭代次数iter_count = iter_count + 1
21. end while
22. 返回best_solution和best_fitness作为最优解和最优适应度

其中，levy_flight()函数用于生成服从莱维飞行的随机步长，用于更新个体的位置。在算法的每次迭代中，根据新解的适应度更新个体的位置和最优解。