写一段R代码 基于黏菌-非洲秃鹫混合优化算法并给出模拟示例说明输入变量和输出结果

下面是一个使用黏菌-非洲秃鹫混合优化算法的R代码示例：

# 定义适应度函数
fitness <- function(x) {
  return(sum(x^2))
}

# 定义黏菌-非洲秃鹫混合优化算法
vultureAlgorithm <- function(fitness, lower.limit, upper.limit, max.generations, pop.size) {
  # 初始化种群
  population <- matrix(runif(pop.size, lower.limit, upper.limit), nrow = pop.size)
  
  # 初始化最佳个体和最佳适应度值
  best.individual <- NULL
  best.fitness <- Inf
  
  # 迭代优化
  for (generation in 1:max.generations) {
    # 计算适应度值
    fitness.values <- apply(population, 1, fitness)
    
    # 更新最佳个体和最佳适应度值
    min.fitness <- min(fitness.values)
    if (min.fitness < best.fitness) {
      best.fitness <- min.fitness
      best.individual <- population[which.min(fitness.values), ]
    }
    
    # 黏菌操作
    for (i in 1:pop.size) {
      # 计算个体i的黏菌因子
      stickiness <- sum(abs(population[i,] - population)) / (pop.size - 1)
      
      # 根据黏菌因子选择一个个体进行交换
      if (stickiness > 0) {
        j <- sample(1:pop.size, size = 1)
        
        # 交换个体i和个体j的位置
        temp <- population[i, ]
        population[i, ] <- population[j, ]
        population[j, ] <- temp
      }
    }
    
    # 非洲秃鹫操作
    for (i in 1:pop.size) {
      # 随机选择一个个体
      j <- sample(1:pop.size, size = 1)
      
      # 用个体j的位置替换个体i的位置
      population[i, ] <- population[j, ]
    }
  }
  
  # 返回最佳个体和最佳适应度值
  return(list(best.individual = best.individual, best.fitness = best.fitness))
}

# 设置参数并运行算法
lower.limit <- -10
upper.limit <- 10
max.generations <- 100
pop.size <- 50

result <- vultureAlgorithm(fitness, lower.limit, upper.limit, max.generations, pop.size)

# 输出结果
cat("最佳个体:", result$best.individual, "\n")
cat("最佳适应度值:", result$best.fitness, "\n")

这段代码实现了黏菌-非洲秃鹫混合优化算法，其中适应度函数被定义为fitness函数。算法通过调用vultureAlgorithm函数来优化适应度函数。输入变量包括适应度函数、变量的下限、变量的上限、最大迭代次数和种群大小。输出结果为找到的最佳个体和最佳适应度值。在示例中，适应度函数为$x$的平方和，变量的下限为-10，上限为10，最大迭代次数为100，种群大小为50。运行代码后，将输出找到的最佳个体和最佳适应度值