黑猩猩优化算法代码：相关论文见 https://www.sciencedirect.com/science/article...

简介：
本资源提供基于黑猩猩优化算法的Python实现代码，适用于解决各种优化问题。参考文献详见链接中的相关论文。 本段落介绍了一种创新的元启发式算法——黑猩猩优化算法（ChOA），该算法灵感来源于黑猩猩群体狩猎中的个体智慧及性动机，这与其他社会掠夺者的行为有所不同。设计这种算法是为了更好地解决收敛速度慢和在处理高维问题时容易陷入局部最优解的问题。 文中提出了一种包含多种智力与性动机的数学模型，并将黑猩猩分为攻击者、屏障、追赶者和驱动者四种类型来模拟不同的智慧行为。此外，还实现了狩猎、驾驶（即引导群体）、阻挡及进攻四个主要步骤。 接着，在30个著名的基准函数上对ChOA进行了测试，并将其与另外四种新提出的元启发式算法进行比较，评估指标包括收敛速度、陷入局部最优解的可能性以及结果的准确性。结果显示，相较于其他基准优化算法，ChOA表现更优。