我想计算聚合适应度=适应度×e的﹣cib次方，其中c表示为浓度，b=根号下1-（当前迭代次数、总迭代次数）的平方

好的，我可以为您提供一个计算聚合适应度的代码示例。以下是一个基于您提供的公式计算聚合适应度的代码：

import numpy as np

def aggregate_fitness(fitness_values, concentration, current_iteration, total_iterations):
    b = np.sqrt(1 - (current_iteration / total_iterations) ** 2)  # 计算b值
    exponent = -concentration * b  # 计算指数部分

    aggregate_fitness_values = fitness_values * np.exp(exponent)  # 计算聚合适应度

    return aggregate_fitness_values

在这个示例中，`fitness_values`代表适应度值的数组，`concentration`表示浓度，`current_iteration`表示当前迭代次数，`total_iterations`表示总迭代次数。

首先，根据给定的公式计算b值。然后，将浓度和b值相乘得到指数部分。最后，将适应度值与指数部分进行乘法运算，得到聚合适应度。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据您的需求进行调整。希望这对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

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