一、冠豪猪优化算法
冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer，CPO)由Mohamed Abdel-Basset等人于2024年提出，该算法模拟冠豪猪的四种不同保护机制：视觉、听觉、气味和物理攻击。第一和第二防御技术（视觉和听觉）反映了CPO的探索行为，而第三和第四防御策略（气味和物理攻击）反映了CPO的剥削行为。该算法提出了一种称为循环种群减少技术的新策略，以模拟并非所有CP激活其防御机制，而只激活那些受到威胁的CP的介词。这种策略促进了趋同率和种群多样性。
[1]Abdel-Basset M, Mohamed R, Abouhawwash M. Crested Porcupine Optimizer: A new nature-inspired metaheuristic[J]. Knowledge-Based Systems, 2024, 284: 111257.
二、23个函数介绍
参考文献：
[1] Yao X, Liu Y, Lin G M. Evolutionary programming made faster[J]. IEEE transactions on evolutionary computation, 1999, 3(2):82-102.
三、CPO求解23个函数
3.1部分代码
close all ;
clear
clc
Npop=30;
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be from F1 to F23 (
Tmax=500;
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(Function_name);
[Best_fit,Best_pos,Convergence_curve]=CPO(Npop,Tmax,lb,ub,dim,fobj);
figure('Position',[100 100 660 290])
%Draw search space
subplot(1,2,1);
func_plot(Function_name);
title('Parameter space')
xlabel('x_1');
ylabel('x_2');
zlabel([Function_name,'( x_1 , x_2 )'])
%Draw objective space
subplot(1,2,2);
semilogy(Convergence_curve,'Color','r','linewidth',3)
title('Search space')
xlabel('Iteration');
ylabel('Best score obtained so far');
axis tight
grid on
box on
legend('CPO')
saveas(gca,[Function_name '.jpg']);display(['The best solution is ', num2str(Best_pos)]);
display(['The best fitness value is ', num2str(Best_fit)]);
3.2部分结果
