黄牛群算法详细原理，黄牛群算法公式，黄牛群算法应用 - 实践

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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hu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，处理优化难题。 ‌

黄牛群算法原理

在黄牛群觅食行为中，会有一头经验丰富的头黄牛带领黄牛群到水草丰盛的地方觅食，如图1和2所示,红色框内为头黄牛，走在黄牛群的最前方，带领黄牛群寻找水草，代表黄牛群的最优解，引领黄牛群移动，后面跟着是跟随者，跟随着跟在头黄牛或者附近的黄牛后面，负责局部搜索

图1

图2
如图3所示，紫色代表随机游走的黄牛，在中国的草地环境中，没有狮子老虎等天敌捕食黄牛，黄牛群觅食中，精神比较放松，既不像非洲野黄牛时刻面临狮子、鬣狗等捕食者威胁，种群抱团密集觅食，也不向羊群一样，屡屡面临狼群的威胁，或者牧羊犬