操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm，COA）是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于长鼻浣熊在自然界中的觅食行为。长鼻浣熊是一种生活在美洲热带和亚热带森林中的哺乳动物，它们以群体形式活动，具有高度的社会性和合作性。这种动物以敏锐的嗅觉和灵活的爪子著称，能够有效地找到隐藏在环境中的食物资源。COA 模

15.小浣熊干脆面 Eureka灰常喜欢吃小浣熊干脆面（五香牛肉味，烤肉味，奇奇怪怪味，意大利红烩味，照烧猪排味，香辣蟹味，海苔味，麻辣香锅味，巧克力味，草莓味，玉米味，炸鸡味，奥尔良烤鸡翅味）。以上只是为了馋一下你 ^_^ 现在Eureka厌倦了吃干脆面，所以他打算收集齐所有种类的干脆面送给NONO~,但是新一的自动售货机只能买连续的一些干脆面，并且你只能使用一次自动售货机，你能告诉他

文章来源于我的个人公众号：KAU的云实验台，主要更新智能优化算法的原理、应用、改进 ​函数测试(部分)： 仅运行MSCOA: 所有元启发式算法的共同点在于，其搜索过程可分为勘探和开发两个阶段。勘探阶段指算法对全局空间的搜索能力，决定了算法能否获得最优解；开发阶段指对局部空间的搜索能力，决定了算法获得最优解的速度。勘探和开发之间的平衡做的越好，算法的性能就越好。而由没有免费的午餐（NFL

文章来源于我的个人公众号：KAU的云实验台，主要更新智能优化算法的原理、应用、改进 CEC2005中的测试 本文 KAU将介绍一个2023年1月发表在中科院1区KBS上的优化算法——长鼻浣熊优化算法(Coati Optimization Algorithm，COA)[1] 该算法由Dehghani教授等人[1]于2023年提出，其模拟了北美长鼻浣熊合作攻击鬣蜥时的行为(勘探)以及分散逃离

智能优化算法应用：基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.浣熊算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍如何用浣熊算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传感网

今天才知道，浣熊之所以叫浣熊，是因为他们吃东西前都要将食物在水中洗濯然后再吃   本来还不信，哪有这样的怪癖啊！   于是去搜了些视频看看，不得不服。。   只要。。你在旁边放一盘子水。。   它就会。。不自然凑过去。。   洗手。。   不但吃东西，这货摸其他东西都习惯性的先涮涮手。。   没事做的时候最喜欢做的是洗手。。   这只可怜的小浣熊就被利用了。。在还没洗的碗锅里涮啊涮。。

标题@没有黑眼圈的小浣熊初学Java基础的笔记（一） 注释、标识符、关键字 注释 ​ ·单行注释 // ​ ·多行注释 /* */ ​ ·文档注释 /** */ 数据类型 **java是强类型语言：**要求变量的使用要严格符合规定，所有变量都必须先定义后才能使用 java的数据类型分为2大类 基本类型（primitive type） Byte short char int

基于浣熊优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于浣熊优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.浣熊优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 浣熊算法应用 4.测试结果：5.Matlab代码 摘要：本文主要介绍如何用浣熊算法优化BP神经网络，利用鸢尾花数据，做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris数据介绍

目录 一、COA算法理论基础 二、COA算法数学模型 2.1 种群初始化 2.2 对鬣蜥狩猎和攻击策略（勘探阶段） 2.3 逃离捕食者的过程（开发阶段） 三、COA算法流程图  四、COA算法运行结果           长鼻浣熊优化算法(Coati Optimization Algorithm,COA)算法是Mohammad Dehghani 等人于2022年提出的一种模拟