【优化求解】Krill Herd Algorithm (KHA) 磷虾群算法.md

简介：
本Markdown文档深入探讨了磷虾群算法(Krill Herd Algorithm, KHA)，一种基于海洋磷虾群体行为的新型元启发式优化方法，详细介绍了其原理、流程及应用实例。 磷虾群算法（Krill Herd Algorithm, KHA）是一种模拟自然界中磷虾群体行为的优化求解方法。该算法通过模仿磷虾在海洋中的觅食、逃避捕食者以及社交互动等行为，来解决复杂的优化问题。它具有良好的探索和开发能力，在多个领域展现出优越的应用潜力。 KHA的核心思想在于利用简化后的物理模型与生物机制，模拟出一个动态变化的群体环境。在这个环境中，每个个体（即磷虾）根据食物资源、伙伴位置及自我保护等因素调整自己的状态，并通过迭代过程逐渐逼近最优解区域。 该算法在参数选择上具有一定的灵活性，能够适应不同类型问题的需求；同时由于其独特的生物启发机制，在处理高维空间搜索和多峰函数优化方面表现尤为出色。因此，近年来KHA受到了广泛的关注与研究应用。