将基于差分分组的合作协同算法加入到烟花算法中的代码，你可以帮我写代码吗

当然可以，以下是一个基于Python语言实现的将基于差分分组的合作协同算法加入到烟花算法中的代码示例：

import random
import math

# 设置烟花算法参数
n = 10  # 火花数量
D = 10  # 维度
T = 50  # 迭代次数
a = 1  # 爆炸系数
b = 1  # 吸收系数
p = 0.5  # 发射系数

# 设置差分分组合作协同算法参数
G = 5  # 分组数量
F = 0.5  # 缩放因子
CR = 0.5  # 交叉概率

# 初始化种群
x = []
for i in range(n):
    xi = [random.uniform(-10, 10) for j in range(D)]
    x.append(xi)

# 迭代搜索
for t in range(T):
    # 计算适应度
    fitness = [math.sin(sum(xi)) for xi in x]
    
    # 计算火花的爆炸半径和距离
    r = [a * math.exp(-b * d) for d in fitness]
    d = [math.sqrt(sum([(x[i][j] - x[k][j]) ** 2 for j in range(D)])) for i in range(n) for k in range(n) if i != k]
    
    # 计算差分分组合作协同算法中的F和CR
    Fg = [F + random.uniform(0, 1) for g in range(G)]
    CRg = [random.uniform(0, 1) for g in range(G)]
    
    # 对每个分组进行差分进化操作
    for g in range(G):
        # 随机选择3个个体进行差分进化操作
        a, b, c = random.sample(range(n), 3)
        # 对每个维度进行差分进化操作
        v = [x[a][j] + Fg[g] * (x[b][j] - x[c][j]) for j in range(D)]
        # 随机选择一个维度进行交叉操作
        j = random.randint(0, D - 1)
        u = [v[j] if random.uniform(0, 1) < CRg[g] else x[i][j] for i in range(n)]
        
        # 计算每个个体的适应度
        fitness_u = [math.sin(sum(ui)) for ui in u]
        
        # 计算合作协同算法中的增量
        delta = [(u[i][j] - x[i][j]) / random.uniform(1, 2) for i in range(n) for j in range(D)]
        delta_g = [delta[i * D: (i + 1) * D] for i in range(n)]
        delta_g = [sum([delta_g[k][j] for k in range(n) if k % G == g]) for j in range(D)]
        
        # 更新每个个体的位置
        for i in range(n):
            for j in range(D):
                if random.uniform(0, 1) < p:
                    x[i][j] = x[i][j] + delta_g[j]
    
    # 输出最优解
    best_fitness = max(fitness)
    best_x = x[fitness.index(best_fitness)]
    print(f"Iteration {t}: Best Fitness = {best_fitness}, Best Solution = {best_x}")

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体问题进行参数和算法的调整。