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（1）双策略学习与自适应混沌变异的DCSCOA算法
郊狼优化算法（COA）通过模拟郊狼种群的成长、生死和社会结构进行寻优，具有独特的组群机制。针对其存在的收敛慢和易陷入局部最优的问题，本研究首先提出了DCSCOA算法。该算法引入了“震荡递减因子”，打破了传统线性递减权重的单一性，使得个体在迭代过程中能够产生周期性的震荡，从而维持种群的多样性。核心改进在于“双策略学习机制”：一方面，增强组群内头狼（Alpha）的领导作用，引导狼群进行快速的集中式开发；另一方面，保留个体间的随机交流学习，维持探索能力。通过动态平衡这两种策略的权重，算法在不同搜索阶段能够灵活调整行为模式。此外，为了解决算法停滞问题，设计了自适应混沌变异机制。当监测到种群适应度长时间无明显变化时，利用混沌序列对部分个体进行强制变异，赋予其跳出局部极值陷阱的动能。基准函数测试证明，DCSCOA在求解精度和稳定性上均实现了质的飞跃。

（2）多种机制融合的多目标郊狼优化算法（MCOA）
为了将COA扩展至多目标优化领域，本研究提出了MCOA算法，通过融合多种创新机制来提升Pareto解集的质量。首先，设计了“组群头狼均匀选择机制”。在多目标环境下，头狼的选择不再依据单一适应度，而是基于网格密度或拥挤距离，确保选出的引导者能够覆盖Pareto前沿的不同区域，从而提升解集的分布广泛性。其次，提出了新型郊狼成长机制，引入高斯变异算子模拟环境对幼狼成长的随机影响，增强了算法对未知区域的探索能力。最后，在郊狼的出生和死亡阶段，结合了交叉变异和贪婪选择策略。新生成的个体（幼狼）通过遗传操作继承父代的优良基因，并通过贪婪规则与老弱个体进行竞争替换。这种优胜劣汰的机制保证了种群整体质量的持续提升。在ZDT和DTLZ系列测试函数上的实验结果表明，MCOA算法获得的非支配解集在收敛性和多样性上均优于MOPSO和NSGA-II等经典算法。

（3）DCSCOA与MCOA在复杂工程问题中的应用
本研究不仅在理论上对COA进行了改进，还将其成功应用于三个具体的工程难题中。首先，将DCSCOA应用于无线传感器网络（WSN）的节点定位问题，提出了DCSCOADV-Hop算法。通过优化未知节点的坐标估计，显著降低了定位误差，提升了网络的定位精度。其次，利用DCSCOA解决无人机（UAV）三维航迹规划问题。将航迹规划建模为约束优化问题，利用算法强大的寻优能力在复杂地形中规划出一条能耗最低、风险最小的飞行路径。最后，将MCOA应用于战场频率分配这一多目标离散优化问题。战场环境复杂，频率资源有限且干扰严重，MCOA能够在保证通信质量（最小化干扰）和提高频谱利用率之间找到最佳平衡点，为指挥决策提供了一系列优质的频率分配方案，验证了该算法在解决实际复杂组合优化问题上的有效性和实用性。

import numpy as np class CoyoteOptimizationAlgorithm: def __init__(self, obj_func, dim, n_pop, n_packs, max_iter): self.func = obj_func self.dim = dim self.n = n_pop self.n_packs = n_packs self.coyotes_per_pack = n_pop // n_packs self.max_iter = max_iter self.pop = np.random.rand(self.n, self.dim) self.costs = np.zeros(self.n) self.ages = np.zeros(self.n) self.global_best = None self.global_best_cost = float('inf') def evaluate(self): for i in range(self.n): self.costs[i] = self.func(self.pop[i]) if self.costs[i] < self.global_best_cost: self.global_best_cost = self.costs[i] self.global_best = self.pop[i].copy() def adaptive_chaos(self, vector): # Chaos mutation when stagnant r = np.random.rand() return vector + 0.1 * np.sin(2 * np.pi * r / (vector + 1e-5)) def run(self): self.evaluate() for t in range(self.max_iter): # Dynamic decay factor alpha = 1 - t / self.max_iter # Process each pack for p in range(self.n_packs): # Indices for this pack idx_start = p * self.coyotes_per_pack idx_end = idx_start + self.coyotes_per_pack pack_indices = np.arange(idx_start, idx_end) # Find Alpha wolf in pack pack_costs = self.costs[pack_indices] alpha_idx = pack_indices[np.argmin(pack_costs)] alpha_wolf = self.pop[alpha_idx] # Calculate tendency (culture) culture_tendency = np.median(self.pop[pack_indices], axis=0) for i in pack_indices: # Dual Strategy Learning rc1, rc2 = np.random.choice(pack_indices, 2, replace=False) # Influence of Alpha + Influence of Culture delta1 = alpha_wolf - self.pop[rc1] delta2 = culture_tendency - self.pop[rc2] new_pos = self.pop[i] + alpha * np.random.rand() * delta1 + \ alpha * np.random.rand() * delta2 # Chaos check (simplified) if np.random.rand() < 0.05: new_pos = self.adaptive_chaos(new_pos) new_pos = np.clip(new_pos, 0, 1) new_cost = self.func(new_pos) # Greedy selection if new_cost < self.costs[i]: self.pop[i] = new_pos self.costs[i] = new_cost self.ages[i] = 0 else: self.ages[i] += 1 # Birth and Death (omitted for brevity, typically involves removing oldest/worst) # Update Global Best min_idx = np.argmin(self.costs) if self.costs[min_idx] < self.global_best_cost: self.global_best_cost = self.costs[min_idx] self.global_best = self.pop[min_idx].copy() return self.global_best, self.global_best_cost # Application: UAV Path Planning (Simplified as Sphere Function) def uav_cost_function(coords): # Ideally: Sum of distances + Obstacle Penalties + Height constraints target = np.array([0.5] * len(coords)) return np.sum((coords - target)**2) if __name__ == "__main__": optimizer = CoyoteOptimizationAlgorithm(uav_cost_function, dim=30, n_pop=50, n_packs=5, max_iter=100) best_path, min_cost = optimizer.run() print(f"Optimal UAV Path Params: {best_path[:5]}...") print(f"Minimum Path Cost: {min_cost}")

完整成品运行代码+数据，根据难度不同，50-300获取

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