改进版黑猩猩优化算法（ChOA）的Matlab代码

简介：
本简介提供了一个针对复杂问题优化设计的改进版黑猩猩优化算法（ChOA）的MATLAB实现。该代码通过引入新的搜索策略，增强了原算法的探索和开发能力，在多个测试函数上展示了优越性能。 黑猩猩优化算法（Chimp Optimization Algorithm, ChOA）是由 Khishe M 在2020年提出的一种新型元启发式优化算法，灵感来源于自然界中黑猩猩的智力、性动机及捕食行为。该算法通过模拟驱赶、追逐和攻击等过程构建了一种有效的优化方法。 作为与人类最为接近的现存物种之一，黑猩猩的大脑结构、身体构造以及DNA都与人类非常相似，这表明它们在700万到800万年前拥有共同祖先。在一个群体中，存在四种类型的黑猩猩：驱赶者、障碍者、追逐者和攻击者。每种类型都有其独特的狩猎角色： - 驱赶者的任务是跟踪目标而不试图追上它； - 障碍者则选择在树冠位置设立防线以阻止逃逸的猎物； - 追逐者快速移动，紧随猎物之后； - 最后，攻击者负责预测和截断猎物可能逃脱的方向。 这种角色分配与个体的认知能力、年龄及身体状况密切相关。尤其是作为领头者的“攻击”类型黑猩猩，在成功捕获食物时会获得更多的回报份额。这些因素共同作用于群体的狩猎效率上，并且反映了自然界中复杂的社会互动和智慧行为模式。