狼群算法解决旅行商问题的python示例实现

狼群算法（Wolf Pack Algorithm）是一种基于自然界狼群行为的优化算法，用于解决优化问题。它模拟了狼群中的领导者和追随者的行为，通过合作和竞争来搜索最优解。

狼群算法的基本思想是将问题空间看作是一个潜在的食物源，狼群的目标是找到这个食物源。狼群中的每个个体代表一个解，而狼群中的每个狼则代表一个搜索代理。狼群中的狼通过合作和竞争来寻找最优解。

在狼群算法中，狼群的行为受到领导者和追随者的影响。领导者是狼群中适应度最好的个体，它负责指导狼群的搜索方向。追随者则根据领导者的行为进行搜索，并通过合作和竞争来提高搜索效果。

狼群算法的搜索过程包括以下几个步骤：

1. 初始化狼群，生成初始解。
2. 计算每个狼的适应度，选择领导者。