一、算法简介

白骨顶鸡优化算法（Coot optimization algorithm，COOT）由Iraj Naruei和Farshid Keynia于2021年提出。该算法主要模拟了白骨顶鸡在水中的两种不同运动模式（无序运动与同步运动）。

在自然界中，白骨顶鸡属于秧鸡科、骨顶属鸟类。嘴长度适中，高而侧扁。头具额甲(很像马面甲)，白色，端部钝圆。它们一般栖息于有水生植物的大面积静水或近海的水域。白骨顶鸡在水中主要包含三种行为：无序运动、同步运动、链式运动。如下图所示：

1.1无序运动

1.2同步运动

1.3链式运动

二、算法原理

COOT主要模拟了无序运动及同步运动，并将这两种运动模拟为算法中的三种行为：

2.1随机移动

2.2链式运动

2.3最优引导

三、算法描述

四、多目标白骨顶鸡优化算法MOCOOT

将白骨顶鸡优化算法的优良策略与多目标优化算法框架结合形成多目标白骨顶鸡优化算法（MOCOOT），为了验证所提的MOCOOT的有效性，将其在46个多目标测试函数（ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、DTLZ1-DTLZ7、WFG1-WFG10、UF1-UF10、CF1-CF10、Kursawe、Poloni、Viennet2、Viennet3）上实验

ZDT1：

ZDT3：

DTLZ5：

DTLZ6：

WFG9：

Kursawe：

Viennet3：

五、源文件

源文件夹包含MOCOOT所有源代码，包含46个测试函数，代码可以直接运行，支持二次开发。