写一个能实现的蝙蝠算法代码

好的，下面是一个简单的 Python 实现蝙蝠算法的代码：

import random

def bat_algorithm(func, n, L, U, N, A, r):
    # 计算目标函数值
    def fitness_func(x):
        return func(x)

    # 初始化蝙蝠种群
    bats = []
    for i in range(n):
        x = [random.uniform(L, U) for _ in range(N)]
        v = [0 for _ in range(N)]
        f = fitness_func(x)
        bats.append([x, v, f, f])
    
    # 迭代更新蝙蝠种群
    for t in range(100):
        for i in range(n):
            # 计算蝙蝠飞行速度
            v = [v[j] + (bats[i][0][j] - best_bat[0][j]) * random.random() for j in range(N)]
            # 更新蝙蝠位置
            x = [x[j] + v[j] for j in range(N)]
            # 判断是否超出搜索范围
            for j in range(N):
                if x[j] < L:
                    x[j] = L
                elif x[j] > U:
                    x[j] = U
            # 计算当前蝙蝠的适应度值
            f = fitness_func(x)
            # 选择是否更新蝙蝠的位置和适应度值
            if f < bats[i][2]:
                bats[i][0] = x
                bats[i][1] = v
                bats[i][2] = f
                # 更新蝙蝠发声强度
                if random.random() > r:
                    bats[i][3] = A * random.random()
                else:
                    bats[i][3] = (1 - A) * random.random()
        # 找到目前适应度最佳的蝙蝠
        best_bat = sorted(bats, key=lambda x: x[2])[0]
    return best_bat

其中，参数 `func` 是要优化的目标函数，`n` 是蝙蝠种群大小，`L` 和 `U` 分别是搜索空间的下