for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params /= np.sum(params) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: params = self.sparrows[j] self.scores[j] = score # 适应度修正 self.fitness_replacement() # 选择最优解 self.select_best_params()

这段代码实现了麻雀算法的核心部分，其中包括了麻雀移动、变异、分数计算、最优解更新、适应度修正和最优解选择等过程。

具体来说，每个麻雀都会在一定范围内随机移动，并进行变异操作，得到新的参数值。然后，根据新的参数值计算得分，如果得分比历史最优解的得分更高，则更新历史最优解的得分和参数；如果得分比该麻雀历史最高得分更高，则更新该麻雀的得分和参数。这样不断地迭代，直到达到指定的迭代次数。

在每次迭代的过程中，还会进行适应度修正操作，以保证整个麻雀群体的适应度分布更加均匀。最后，选择适应度最高的麻雀作为最优解。

总之，这段代码实现了一个基于群体智能的优化算法，可以用来解决函数优化等问题。