长鼻浣熊优化算法的计算机实现——基于Matlab的COA算法代码

长鼻浣熊优化算法（Coati Optimization Algorithm, COA）是一种基于长鼻浣熊攻击和逃离捕食者行为的元启发式算法。该算法由Mohammad Dehghani等人于2022年提出，并通过描述和数学建模来实现勘探和开发两个阶段。长鼻浣熊是一种活跃于美洲洲际的哺乳动物，体型相当于一只大家猫，喜欢吃狼蛛和小型脊椎动物等食物，尤其钟爱绿色鬣鳞蜥。COA算法通过模拟长鼻浣熊的攻击策略和躲避捕食者的行为，提供了一种新颖的元启发式算法解决方案。