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本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
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