写一段蜣螂优化算法的代码

好的，以下是一段简单的蜣螂优化算法的代码示例：

import random

# 蜣螂优化算法的函数
def cockroach_optimization(func, num_roaches=10, num_iterations=100, search_range=(-10, 10), alpha=0.5):
    # 初始化蜣螂的位置
    roach_positions = []
    for i in range(num_roaches):
        position = [random.uniform(search_range[0], search_range[1]) for _ in range(len(search_range))]
        roach_positions.append(position)
    
    # 开始迭代
    for iter in range(num_iterations):
        # 计算每只蜣螂的适应度
        fitness_values = []
        for i in range(num_roaches):
            fitness_values.append(func(*roach_positions[i]))
        
        # 找到当前最优的蜣螂位置
        best_roach_index = fitness_values.index(min(fitness_values))
        best_roach_position = roach_positions[best_roach_index]
        
        # 更新每只蜣螂的位置
        for i in range(num_roaches):
            if i == best_roach_index:
                continue
            
            # 计算蜣螂的移动方向
            direction = [best_roach_position[j] - roach_positions[i][j] for j in range(len(search_range))]
            
            # 计算蜣螂的步长
            step_size = alpha * random.uniform(0, 1) * (search_range[1] - search_range[0])
            
            # 更新蜣螂的位置
            new_position = [roach_positions[i][j] + direction[j] * step_size for j in range(len(search_range))]
            
            # 判断新位置是否合法
            for j in range(len(search_range)):
                if new_position[j] < search_range[0]:
                    new_position[j] = search_range[0]
                elif new_position[j] > search_range[1]:
                    new_position[j] = search_range[1]
            
            roach_positions[i] = new_position
    
    # 返回最优的蜣螂位置和适应度
    best_fitness_value = min(fitness_values)
    best_roach_position = roach_positions[best_roach_index]
    return best_roach_position, best_fitness_value

这段代码实现了一个简单的蜣螂优化算法，其中`func`参数是目标函数，`num_roaches`参数是蜣螂数量，`num_iterations`参数是迭代次数，`search_range`参数是搜索范围，`alpha`参数是步长因子。算法首先随机生成蜣螂的初始位置，然后迭代更新每只蜣螂的位置，直到达到指定的迭代次数。在每次迭代中，算法计算每只蜣螂的适应度，并找到当前最优的蜣螂位置。然后算法更新每只蜣螂的位置，使其向最优的蜣螂位置移动。更新时，算法计算蜣螂的移动方向和步长，并根据步长和移动方向更新蜣螂的位置。最后，算法返回最优的蜣螂位置和适应度。