1.背景
2021年，Naruei等人受到自然界中白骨顶鸡生存行为启发，提出了白骨顶鸡优化算法（Coot Optimization Algorithm, COOT）。
2.算法原理
2.1算法思想
COOT将搜索过程模拟成白骨顶鸡在水面有规律或无规律运动过程，实现了个体随机移动、链式移动、跟随领导者移动、领导者移动的四种不同的水面移动方式。
2.2算法过程
随机移动：
Q = r a n d ( 1 , D ) ⋅ ( u b − l b ) + l b C o o t p o s ( i ) = C o o t p o s ( i ) + A ⋅ R 2 ⋅ ( Q − C o o t p o s ( i ) ) (1) \begin{gathered}Q=rand(1,D)\cdot(ub-lb)+lb\\Cootpos(i)=Cootpos(i)+A\cdot R_2\cdot(Q-Cootpos(i))\end{gathered}\tag{1} Q=rand(1,D)⋅(ub−lb)+lbCootpos(i)=Cootpos(i)+A⋅R2⋅(Q−Cootpos(i))(1)
A 的计算公式为:
A = 1 − t T (2) A=1-\frac{t}{T}\tag{2} A=1−Tt(2)
链式移动：
链式移动使用两只白骨顶鸡的位置计算平均值：
Cootpos(i)=0.5 (Cootpos(i-1)+ Cootpos(i)) (3) \text{Cootpos(i)=0.5 (Cootpos(i-1)+ Cootpos(i))}\tag{3} Cootpos(i)=0.5 (Cootpos(i-1)+ Cootpos(i))(3)
跟随领导者移动：
白骨顶鸡个体根据群体领导者更新它们的位置，逐渐靠近领导者：
K = 1 + ( i M O D N L ) (4) K=1+(iMODN_{_L})\tag{4} K=1+(iMODNL)(4)
K 表示选定的第 K 个领导者，NL 是领导者的数量。
跟随领导者移动：
C o o t p o s ( i ) = L e a d e r P o s ( K ) + 2 ⋅ R 1 ⋅ c o s ( 2 R π ) ⋅ ( L e a d e r P o s ( K ) − C o o t p o s ( i ) ) (5) \begin{aligned} Cootpos(i)= LeaderPos(K)+2\cdot R_{1}\cdot cos(2R\pi) \cdot(LeaderPos(K)-Cootpos(i)) \end{aligned}\tag{5} Cootpos(i)=LeaderPos(K)+2⋅R1⋅cos(2Rπ)⋅(LeaderPos(K)−Cootpos(i))(5)
领导者移动：
领导者向当前最优的邻域移动：
L e a d e r P o s ( i ) = { B ⋅ R 3 ⋅ c o s ( 2 R π ) ⋅ ( g B e s t − L e a d e r P o s ( i ) ) + g R e r . if R 4 < 0.5 B ⋅ R 3 ⋅ c o s ( 2 R π ) ⋅ ( g B e s t − L e a d e r P o s ( i ) ) − g R e r , otherwise (6) LeaderPos(i)=\begin{cases}B\cdot R_3\cdot cos(2R\pi)\cdot(gBest-LeaderPos(i))+g_{_{Rer}}.\text{if}R_4<0.5\\B\cdot R_3\cdot cos(2R\pi)\cdot(gBest-LeaderPos(i))-g_{_{Rer}},\text{otherwise}\end{cases}\tag{6} LeaderPos(i)={
B⋅R3⋅cos(2Rπ)⋅(gBest−LeaderPos(i))+gRer.ifR4<0.5B⋅R3⋅cos(2Rπ)⋅(gBest−LeaderPos(i))−gRer,otherwise(6)
伪代码：
3.结果展示
4.参考文献
[1] Naruei I, Keynia F. A new optimization method based on COOT bird natural life model[J]. Expert Systems with Applications, 2021, 183: .
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