根据蝙蝠算法核心原理，创作出新的蝙蝠算法代码用python写

以下是使用 Python 实现的蝙蝠算法代码，其中包括初始化种群、更新蝙蝠位置、计算蝙蝠的适应度值等基本功能。

import numpy as np

class BatAlgorithm:
    def __init__(self, dim, size, n_gen, A, r, Qmin, Qmax, f_min, f_max, func):
        self.dim = dim             # 维度
        self.size = size           # 种群大小
        self.n_gen = n_gen         # 迭代次数
        self.A = A                 # 脉冲发射率
        self.r = r                 # 响应率
        self.Qmin = Qmin           # 最小频率
        self.Qmax = Qmax           # 最大频率
        self.f_min = f_min         # 最小频率增量
        self.f_max = f_max         # 最大频率增量
        self.func = func           # 优化函数
        self.solution = None       # 最优解
        self.solution_fitness = float('inf')  # 最优解适应度值
        self.population = np.random.rand(size, dim)  # 初始化种群
        self.fitness = np.zeros(size)  # 初始化适应度值
        self.velocity = np.zeros((size, dim))  # 初始化速度
        self.freq = np.zeros(size)    # 初始化频率
        self.loudness = np.ones(size) # 初始化响度

    def update_bat(self):
        for i in range(self.size):
            self.freq[i] = self.Qmin + (self.Qmax - self.Qmin) * np.random.rand()
            self.velocity[i] += (self.population[i] - self.solution) * self.freq[i]
            new_solution = self.population[i] + self.velocity[i]
            if np.any(new_solution < 0) or np.any(new_solution > 1):
                new_solution = np.clip(new_solution, 0, 1)
                self.velocity[i] = np.zeros(self.dim)
            if np.random.rand() > self.r:
                epsilon = self.f_min + (self.f_max - self.f_min) * np.random.rand()
                new_solution = self.solution + epsilon * np.random.randn(self.dim)
            new_fitness = self.calculate_fitness(new_solution)
            if (new_fitness <= self.fitness[i]) and (np.random.rand() < self.loudness[i]):
                self.population[i] = new_solution
                self.fitness[i] = new_fitness
                self.loudness[i] *= self.A
                if self.fitness[i] < self.solution_fitness:
                    self.solution = self.population[i]
                    self.solution_fitness = self.fitness[i]
            else:
                self.loudness[i] *= self.A

    def calculate_fitness(self, solution):
        return self.func(solution)

    def optimize(self):
        for i in range(self.n_gen):
            self.update_bat()
            print(f"Generation {i+1}: {self.solution_fitness}")
        return self.solution, self.solution_fitness

在使用时，需要指定以下参数：

- `dim`: 种群的维度。
- `size`: 种群大小。
- `n_gen`: 迭代次数。
- `A`: 脉冲发射率。
- `r`: 响应率。
- `Qmin`: 最小频率。
- `Qmax`: 最大频率。
- `f_min`: 最小频率增量。
- `f_max`: 最大频率增量。
- `func`: 待优化的函数。

例如，使用该算法求解 Rosenbrock 函数的最小值，可以这样调用：

def rosenbrock(x):
    return np.sum(100 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)

ba = BatAlgorithm(dim=2, size=10, n_gen=1000, A=0.9, r=0.1, Qmin=0, Qmax=2, f_min=0, f_max=0.1, func=rosenbrock)
solution, fitness = ba.optimize()
print(f"Solution: {solution}, Fitness: {fitness}")

这里求解 Rosenbrock 函数的最小值，种群大小为 10，迭代次数为 1000，脉冲发射率为 0.9，响应率为 0.1，最小频率为 0，最大频率为 2，最小频率增量为 0，最大频率增量为 0.1。