Python 从元启发式算法[LOA]转换适应度函数

是由Maziar Yazdani和Fariborz Jolai提出的一种新的元启发式算法

我在翻译python3中的适应度函数时遇到问题，因为我事先不知道是否需要导入numpy或scipy库，或者在没有此类导入的情况下手动编写它

以下是我难以理解的函数：

lion=f（lion）=f（x1，x2，x3，…，xNVar）的适应度值

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我想知道我是否需要将其视为一个函数或一行代码。感谢任何能让我产生想法的帮助！谢谢。

该行没有提供成本函数的定义，它只说明了该函数的签名（接口）：必须提供用于计算结果的Lion的所有坐标

由于该算法应适用于不同的问题陈述，因此成本函数实际上是该算法的输入。该算法本身执行狩猎、漫游、交配等不同的“模拟”，并定期调用给定的成本函数，查看当前“位置”的得分情况。这种说法是，通过这样的模拟，人们可以在合理的延迟内找到最佳解决方案

因此，最佳解决方案取决于需要解决的实际问题，而实际问题又表示为成本函数