果蝇优化算法-FOA(V)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sample = 50
iter_times = 100

初始化参数函数InitializeParameters接收三个输入参数bestCoordinates_X, BestPosition_Y以及TotalSamples数量。首先创建两个空列表用于存储位置坐标和对应的嗅觉强度值。然后循环遍历从0到TotalSamples-1的所有索引值i。对于每个索引i，在最佳位置基础上随机生成一个偏移量并更新坐标值x和y。接着计算当前位置到原点的距离归一化因子S。最后通过平方归一化因子并减去常数5得到当前位置的嗅觉强度值smell，并将结果分别存储到位置坐标列表和嗅觉强度列表中。

该变量被赋值为 fitness 数组中的最小索引位置；
这两个位置坐标分别取自 position 数组中的第 bestIndex 个元素；
该值即为 fitness 数组中对应索引处的数值；
并返回相应的坐标位置及其嗅觉强度信息；

bestParameter, bestParameter2, bestLossValue = initParams(10 * np.random.rand(), 10 * np.random.rand(), sample)
初始化三个空列表
xList, yLi