用python 实现帝王蝶优化算法，帝王蝶种群被分为两个子种群，在种群1中帝王蝶的行为是迁徙，在种群2中是适应环境

下面是一个简单的帝王蝶优化算法的 Python 实现，其中帝王蝶种群被分为两个子种群，种群 1 中帝王蝶的行为是迁徙，在种群 2 中是适应环境：

import random
import math

# 定义目标函数
def func(x):
    return x * math.sin(10 * math.pi * x) + 2.0

# 定义帝王蝶优化算法
def butterfly_optimization(n, m1, m2, l, u, max_iter):
    # 初始化帝王蝶种群
    x1 = [random.uniform(l, u) for i in range(m1)]
    x2 = [random.uniform(l, u) for i in range(m2)]
    # 计算适应度
    f1 = [func(x) for x in x1]
    f2 = [func(x) for x in x2]
    # 记录最优解和最优适应度
    best_x = x1[0]
    best_f = f1[0]
    # 迭代寻找最优解
    for i in range(max_iter):
        # 种群 1 迁徙
        for j in range(m1):
            a = random.choice(x2)
            if f2[x2.index(a)] > f1[j]:
                x1[j] = a
                f1[j] = f2[x2.index(a)]
        # 种群 2 适应环境
        for j in range(m2):
            b = random.choice(x1)
            c = random.choice(x2)
            if f1[x1.index(b)] > f2[x2.index(c)]:
                x2[x2.index(c)] = b
                f2[x2.index(c)] = f1[x1.index(b)]
        # 记录最优解和最优适应度
        if max(f1) > best_f:
            best_f = max(f1)
            best_x = x1[f1.index(best_f)]
    # 返回最优解和最优适应度
    return best_x, best_f

其中，`n` 表示搜索空间的维度，`m1` 和 `m2` 分别表示种群 1 和种群 2 的大小，`l` 和 `u` 分别表示搜索空间的下界和上界，`max_iter` 表示最大迭代次数。

运行算法并输出结果的代码如下：

best_x, best_f = butterfly_optimization(n=1, m1=20, m2=20, l=-5.0, u=5.0, max_iter=100)
print('Best solution: x = {}, f(x) = {}'.format(best_x, best_f))

这里以求解一维函数 `f(x) = x * sin(10 * pi * x) + 2` 的最大值为例。可以根据实际情况调整搜索空间的维度、种群大小、搜索空间的下界和上界以及最大迭代次数等参数。