变色龙优化算法python代码

以下是使用变色龙算法（Chameleon Algorithm）优化的 Python 代码示例：

import numpy as np
from chameleon import chameleon

# 定义适应度函数（Rosenbrock函数）
def fitness(x):
    return np.sum(100.0 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)

# 定义变量取值范围
bounds = np.array([[-5, 5]] * 10)

# 使用变色龙算法优化 Rosenbrock 函数
x_opt, f_opt = chameleon(fitness, bounds, max_iter=100, pop_size=20)

# 输出优化结果
print('x_opt =', x_opt)
print('f_opt =', f_opt)

在上述代码中，我们定义了一个简单的适应度函数 Rosenbrock 函数，并将其传递给 `chameleon()` 函数，进行变色龙算法优化。最终，我们输出了优化得到的最优解和适应度函数值。

需要注意的是，上述代码中的 `chameleon()` 函数需要使用 `numpy` 库和自定义的 `chameleon.py` 模块，`chameleon.py` 模块可以通过以下方式导入：

from chameleon import chameleon

另外，上述代码中使用的是一个简单的适应度函数和较小的变量空间，实际应用中需要根据具体问题进行调整。