请给我一个Python的 WOA改进的代码

当然，以下是一个简单的 Python 代码示例，可以改进 WOA（鲸鱼优化算法）：

import numpy as np

# 定义WOA算法
def WOA(func, lb, ub, dim, SearchAgents_no, max_iter):
    # 初始化搜索代理
    Positions = np.random.uniform(0, 1, (SearchAgents_no, dim)) * (ub - lb) + lb
    Best_score = float("inf")
    Best_pos = np.zeros(dim)
    convergence_curve = np.zeros(max_iter)

    # 迭代搜索
    for l in range(0, max_iter):
        a = 2 - 2 * l / (max_iter - 1)  # 压缩因子
        for i in range(0, SearchAgents_no):
            r1 = np.random.rand(dim)  # 随机向量1
            r2 = np.random.rand(dim)  # 随机向量2
            A = 2 * a * r1 - a  # 权重系数
            C = 2 * r2  # 将随机向量2用作修正系数
            b = 1  # 跳跃步长

            # 更新当前搜索代理
            if np.random.rand() < 0.5:
                # 跳跃步长更新
                if np.linalg.norm(A) >= 1:
                    rand_leader_index = np.floor(SearchAgents_no * np.random.rand())
                    X_rand = Positions[int(rand_leader_index), :]
                    D_X_rand = np.abs(C * X_rand - Positions[i, :])
                    Positions[i, :] = X_rand - A * D_X_rand
                else:
                    # 跳跃步长不足1，位置更新
                    D_Leader = np.abs(C * Best_pos - Positions[i, :])
                    Positions[i, :] = Best_pos - A * D_Leader
            else:
                # 匀速更新
                distance2Leader = np.abs(Best_pos - Positions[i, :])
                Positions[i, :] = distance2Leader * np.exp(b * np.log(1 / a + 1) * np.log(1 / np.random.rand()))

        # 修剪搜索代理，确保它们不会超过搜索空间的边界
        for i in range(0, SearchAgents_no):
            Positions[i, :] = np.clip(Positions[i, :], lb, ub)

        # 计算适应度值
        fitness = np.zeros(SearchAgents_no)
        for i in range(0, SearchAgents_no):
            fitness[i] = func(Positions[i, :])

        # 更新全局最优解和适应度值
        if np.min(fitness) < Best_score:
            Best_score = np.min(fitness)
            Best_pos = Positions[np.argmin(fitness), :]

        # 记录收敛曲线
        convergence_curve[l] = Best_score

        # 输出迭代信息
        print("Iteration: {}, Best_score: {}".format(l, Best_score))

    return Best_pos, Best_score, convergence_curve

这是一个基本的 WOA 实现，可以通过传递一个适应度函数，搜索空间的下界和上界，搜索代理的数量和迭代次数来使用它来优化问题。