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小龙虾优化算法（Crayfish Optimization Algorithm, COA）详解
一、引言
背景与意义
小* 龙虾优化算法（COA）是一种受小龙虾自然行为启发的元启发式算法，模拟其温度适应、洞穴选择、觅食竞争等机制，用于解决复杂优化问题。相比传统算法（如遗传算法、粒子群优化），COA通过动态平衡全局探索与局部开发，在高维、非线性、多峰场景中表现更优，近年来在工程、人工智能等领域受到关注。
现有算法不足
- 传统算法易陷入局部最优（如PSO）或计算复杂度过高（如GA）。
- COA通过温度模型和竞争机制增强搜索多样性和收敛效率。
二、算法原理
- COA模拟小龙虾的四种核心行为：
- 温度适应：根据水温调整活动强度（高温避暑，低温觅食）。
- 洞穴选择