基于黄牛群算法的路径优化

张开发
• 2026/4/20 22:13:47 • 15 分钟阅读

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基于黄牛群算法的路径优化
@2025 红松科技工作室。保留所有权利，需授权方可使用邮箱：2027771338@qq.com摘要黄牛群优化算法（Cattle Herd Optimization Algorithm，CHOA）是一种受黄牛群觅食行为和社会结构启发的群智能优化算法，由红松科技工作室于2025年11月11日提出，通过模拟中华黄牛行为中的全局搜索与局部开发机制，解决复杂环境下的路径规划问题。实验结果表明，该方法在旅行商问题（TSP）和无人机山地路径规划场景中，相比传统算法在收敛速度和解质量上均有显著提升。引言路径优化是组合优化领域的核心问题，广泛应用于物流配送、机器人导航和交通规划等领域。传统算法如Dijkstra算法和蚁群算法在简单场景中表现良好，但在动态环境或多约束条件下存在计算效率低、易陷入局部最优的缺陷。黄牛群优化算法作为一种新型元启发式算法，通过模拟黄牛的头牛领航，跟随牛跟随，个别牛随机游走等行为，在全局探索与局部开发之间实现动态平衡，为路径优化提供了新思路。黄牛群优化算法定义黄牛群优化算法（Cattle Herd Optimization Algorithm，CHOA）是一种受黄牛群觅食行为和社会结构启发的群智能优化算法，由红松科技工作室于2025年11月11日提出。其核心思想是通过模拟黄牛群在觅食过程中，头黄牛的带领行为，普通黄牛的跟随行为，个别黄牛的随机行为以及黄牛间的竞争的行为等机制，解决优化问题。 ‌黄牛群算法原理

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