星鸦优化算法优化python

星鸦优化算法（Swarm Optimization Algorithm），又称为鸟群优化算法或蜂群粒子群优化算法，是一种模拟自然界鸟类觅食行为的优化算法。它借鉴了乌鸦觅食策略和蜜蜂跳舞传递信息的方式，用于解决各种复杂的搜索和优化问题。

在Python中，你可以通过开源库如`scipy.optimize`、`pySwarms`或者第三方包`deap`来应用星鸦优化算法。`pySwarms`是一个专门为粒子群优化设计的简单易用库，提供了一个直观的接口来设置参数并运行算法。

以下是使用`pySwarms`的一个简化示例：

from pyswarms.single import SingleSwarm
from pyswarms.utils.functions import single_obj as fx

# 定义目标函数
def func(x):
    return x**2

# 创建优化器实例
options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9}
optimizer = SingleSwarm(n_particles=10, dimensions=1, options=options)

# 运行优化
cost, pos = optimizer.optimize(func, iters=100)

print("最优解:", pos)