土狼优化算法（COA）

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土狼优化算法（COA）

详 情 说 明

土狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm，COA）是2018年IEEE进化计算大会上提出的一种新型元启发式算法，由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho共同开发。该算法模拟了北美土狼的社会行为和生存策略，是一种专门面向全局优化问题的自然启发式解决方案。

COA算法最显著的特点是摒弃了传统群体智能算法中常见的等级制度，这使得算法在搜索过程中展现出更加平等的探索特性。与灰狼优化算法（GWO）不同，COA中的每个个体都具有相似的地位和影响力，这种结构设计有助于避免算法过早收敛，增强了在复杂解空间中的搜索能力。

算法实现主要基于两个核心行为模型：一是土狼群体中的社交互动机制，二是适应环境变化的生存策略。通过模拟土狼的迁移、繁殖和群体重组等行为，算法能够在全局范围内进行高效的探索和局部精细的搜索。特别值得注意的是，COA通过独特的文化因素传递机制，实现了群体经验的共享和继承。

研究人员在Matlab平台上实现了完整的COA算法，这为工程优化、参数调优等实际应用提供了便利的工具。测试表明，该算法在解决高维、非线性和多模态的全局优化问题时表现优异，尤其在避免局部最优解方面展现出较强的鲁棒性。