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

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

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