寻参算法之猎豹优化算法

猎豹优化算法（Cheetah Optimization Algorithm, COA）

来历

猎豹优化算法（Cheetah Optimization Algorithm, COA）是受猎豹捕猎行为启发的一种新兴优化算法，通过模拟猎豹在捕猎过程中的快速移动和策略，解决复杂的优化问题。

自然界中的原型

在自然界中，猎豹是速度最快的陆地动物，能够在短时间内达到极高的速度。猎豹在捕猎时会利用快速的冲刺和灵活的策略，确保捕猎成功率。COA通过模拟这一行为，实现快速的全局搜索和局部开发。

原理

猎豹优化算法通过以下步骤实现优化：

1. 初始化：生成一个随机的猎豹群，每个猎豹个体代表一个潜在解。
2. 快速移动：猎豹根据当前位置和全局最优解进行快速移动，探索新的解空间。
3. 策略调整：猎豹根据捕猎成功率调整移动策略，提高整体搜索效率。
4. 信息共享：猎豹群体之间共享最优解，提高整体搜索效率。
5. 重复：重复上述过程，直到满足停止条件。

实现方法

以下是一个简单的Python实现：

import numpy as np

# 适应度函数
def fitness_function(x):
    return np.sum(x ** 2)  # 示例：目标是找到最小值，即各维度的平方和

# 初始化猎豹群
def initialize_cheetahs(num_cheetahs, dimensions, lb, ub):
    return np.random.uniform(lb, ub, (num_cheetahs, dimensions))

# 快速移动