``` print('Iter: {}, Best fit: {} at {}'.format(iter_num, self.gbest_y, self.gbest_x))```此代码会生成每一代的结果，如何把这些结果全部保存在Excel中

这段代码是在某个算法迭代过程中打印最优解（gbest_y和gbest_x）的信息，其中`iter_num`表示当前迭代次数。如果想要将这些每一代的结果保存到Excel文件中，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要创建一个空的数据列表或者字典，用于存储每次迭代的数据，包括迭代次数和最优解坐标。

import pandas as pd

results = []

2. 每次`print`函数调用后，检查是否达到你想要记录数据的最大迭代次数。如果没有，将这些信息添加到`results`列表中：

if iter_num <= max_iterations:
    results.append({
        'Iter': iter_num,
        'Best Fit': self.gbest_y,
        'X Coordinate': self.gbest_x
    })
else:
    # 如果超过最大迭代次数，停止收集数据
    pass

3. 定期或每次迭代结束后，将`results`转换为pandas DataFrame，然后写入Excel文件：

if len(results) > 0:  # 确保有数据再写入
    df_results = pd.DataFrame(results)
    df_results.to_excel('optimization_results.xlsx', index=False, mode='a', header=(not df_results.empty))

这里假设你已经安装了pandas库，并且`max_iterations`是你设置的最大迭代次数。这个代码会在每个迭代完成后追加一个新的工作表到Excel文件中，而不是覆盖原有内容。

如果你想要每次迭代都清空并开始新的Excel表格，可以将`mode='a'`改为`mode='w'`，但请注意这会删除现有文件的内容。